大模型推理能力

OPPO: Bayesian Value Recursion for Token-Level Credit Assignment in LLM Reasoning

OPPO: 用于LLM推理中令牌级信用分配的贝叶斯价值递归

Yu Li, Rui Miao, Tian Lan, Zhengling Qi

机构 * George Washington University（乔治华盛顿大学） ； The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出OPPO方法，通过贝叶斯更新累积轨迹级成功概率，实现无需价值网络的令牌级优势估计，在数学、科学和代码推理基准上优于GRPO、DAPO和SDPO。

Bridging AI and Clinical Reasoning: Abductive Explanations for Alignment on Critical Symptoms

弥合AI与临床推理：针对关键症状对齐的溯因解释

Belona Sonna, Alban Grastien

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文利用形式溯因解释，通过最小充分特征集提供一致且保证的推理，使AI决策与临床推理对齐，在保持预测准确性的同时提供可操作的临床见解，建立可信AI框架。

Comments The Algorithm 1 is not entirely correct and they may affect the results as well. We are restarting the experimentations and will upload the new version as soon as possible

Ax-Prover: A Deep Reasoning Agentic Framework for Theorem Proving in Mathematics and Quantum Physics

Ax-Prover：用于数学和量子物理定理证明的深度推理智能体框架

Benjamin Breen, Marco Del Tredici, Jacob McCarran, Javier Aspuru Mijares, Weichen Winston Yin, Kfir Sulimany, Jacob M. Taylor, Frank H. L. Koppens, Dirk Englund

机构 * Axiomatic_AI（公理人工智能） ； Massachusetts Institute of Technology (MIT)（麻省理工学院） ； Institut de Ciències Fotòniques (ICFO)（光子科学研究所） ； Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA)（加泰罗尼亚高级研究与高等学院） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出多智能体系统Ax-Prover，通过将大语言模型与Lean工具结合，实现跨科学领域的自动化定理证明，并在抽象代数和量子理论新基准上显著超越现有方法。