大模型推理能力

A Survey of Process Reward Models: From Outcome Signals to Process Supervisions for Large Language Models

对过程奖励模型的调查：从结果信号到大语言模型的过程监督

Congmin Zheng, Jiachen Zhu, Zhuoying Ou, Yuxiang Chen, Kangning Zhang, Rong Shan, Zeyu Zheng, Mengyue Yang, Jianghao Lin, Yong Yu, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文综述了过程奖励模型，探讨了如何生成过程数据、构建PRMs及在测试时扩展和强化学习中的应用，涵盖数学、代码、文本、多模态推理、机器人和智能体等领域。

Inference-Time Scaling of Verification: Self-Evolving Deep Research Agents via Test-Time Rubric-Guided Verification

推理时的验证扩展：通过测试时的评分指南验证实现自我进化深度研究代理

Yuxuan Wan, Tianqing Fang, Zaitang Li, Yintong Huo, Wenxuan Wang, Haitao Mi, Dong Yu, Michael R. Lyu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent AI Lab（腾讯人工智能实验室） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； The Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过测试时评分指南验证实现深度研究代理的自我进化，通过迭代验证策略模型输出，提升验证能力，实验显示在GAIA和XBench-DeepSearch上准确率提升8%-11%。

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