大模型推理能力

Multi-Agent Reasoning Improves Compute Efficiency: Pareto-Optimal Test-Time Scaling

多智能体推理提升计算效率：帕累托最优测试时缩放

Florian Valentin Wunderlich, Lars Benedikt Kaesberg, Jan Philip Wahle, Terry Ruas, Bela Gipp

机构 * University of Göttingen（戈滕堡大学） 纠错

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

AI总结 本文分析了多智能体推理策略的计算效率，通过实验确定在不同模型规模下，帕累托最优方法能以最低计算成本获得最高准确性，尤其在复杂任务中多智能体方法表现更优。

Comments Accepted at SRW at ACL 2026, long paper

MIRL: Mutual Information-Guided Reinforcement Learning for Vision-Language Models

MIRL：基于互信息的强化学习用于视觉-语言模型

Yin Zhang, Jiaxuan Zhao, Zonghan Wu, Zengxiang Li, Junfeng Fang, Kun Wang, Qingsong Wen, Yilei Shao

机构 * School of Mathematics, Tianjin University, Tianjin, China（天津大学数学学院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院信息工程研究所） ； Shanghai Advanced Institute of Finance (SAIFS), East China Normal University, Shanghai, China（上海先进金融研究所（SAIFS），东华大学） ； ENN Group, Digital Technology Research Institute, China（ENN集团，数字技术研究院） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 MIRL通过利用生成描述与视觉输入之间的互信息，解决视觉语言模型在复杂推理任务中的感知误差和幻觉问题，提升回答准确性。

Video Active Perception: Effective Inference-Time Long-Form Video Understanding with Vision-Language Models

视频主动感知：基于视觉-语言模型的高效推理时长视频理解

Martin Q. Ma, Willis Guo, Aditya Agrawal, Ankit Gupta, Paul Pu Liang, Ruslan Salakhutdinov, Louis-Philippe Morency

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出视频主动感知方法，通过主动感知理论提升长视频问答性能，实现帧效率提升5.6倍，优于现有模型。

Comments ICCV 2025 workshop