大模型推理能力

Are Tools All We Need? Unveiling the Tool-Use Tax in LLM Agents

工具是否足够？揭示LLM代理中的工具使用税

Kaituo Zhang, Zhen Xiong, Mingyu Zhong, Zhimeng Jiang, Zhouyuan Yuan, Zhecheng Li, Ying Lin

机构 * University of Houston（休斯顿大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； New York University（纽约大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 测试时计算 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了工具增强推理在LLM代理中的有效性，发现语义干扰下工具性能可能下降，提出Factorized Intervention Framework分析工具使用成本，并引入G-STEP缓解协议误差。

Learning from Supervision with Semantic and Episodic Memory: A Reflective Approach to Agent Adaptation

通过语义和事件记忆学习：一种反思式智能体适应方法

Jackson Hassell, Dan Zhang, Hannah Kim, Tom Mitchell, Estevam Hruschka

机构 * Megagon Labs（Megagon实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于记忆增强的框架，利用预训练大语言模型生成的批判性反馈，通过语义和事件记忆提升智能体适应能力，实验证明其在多个任务中有效。

Comments 16 pages

Certain Head, Uncertain Tail: Expert-Sample for Test-Time Scaling in Fine-Grained MoE

某些头部，不确定尾部：专家-样本用于测试时缩放在细粒度MoE

Yuanteng Chen, Peisong Wang, Nanxin Zeng, Yuantian Shao, Shuang Qiu, Gang Li, Jing Liu, Jian Cheng

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） ； Nanjing University of Science（南京理工大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 本文研究细粒度MoE在测试时缩放中的性能优化，提出Expert-Sample方法通过保留高置信度选择并引入可控随机性提升生成多样性。

Comments 25 pages, 13 figures

Journal ref International Conference on Machine Learning (ICML), 2026