大模型推理能力

Reasoning, Code, or Both? How Large Language Models Handle Variations in Math Questions

推理、代码，还是两者兼有？大型语言模型如何处理数学问题的变化

Matthew Kutakh

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究通过对比链式思维推理、单次代码执行和迭代代码执行三种方法在GSM-Symbolic数据集上的表现，发现代码执行并未提升大型语言模型在数学问题变体上的推理鲁棒性。

Comments 6 pages, 4 figures, 2 tables

Real-Time Progress Prediction in Reasoning Language Models

推理语言模型中的实时进度预测

Hans Peter Lyngsøe Raaschou-Jensen, Constanza Fierro, Anders Søgaard

机构 * Department of Computer Science, University of Copenhagen（哥本哈根大学计算机科学系） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究通过离散化推理轨迹训练线性探针和微调模型生成0-100%进度估计，实现推理语言模型中的实时进度预测，并在数学推理任务上达到0.161 MAE。

Stabilizing Recurrent Dynamics for Test-Time Scalable Latent Reasoning in Looped Language Models

循环语言模型中测试时可扩展潜在推理的稳定循环动力学

Xiao-Wen Yang, Ziyu Han, Xi-Hua Zhang, Wen-Da Wei, Jie-Jing Shao, Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，南京，中国） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, Nanjing, China（人工智能学院，南京大学，南京，中国） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, Nanjing, China（智能科学与技术学院，南京大学，南京，中国） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出STARS训练框架，通过雅可比谱半径正则化约束潜在状态趋近渐近稳定不动点，解决循环语言模型深度递归时性能崩溃问题，实现可靠的测试时扩展并提升峰值性能。

Comments ICML 2026

Uncertainty-Aware Budget Allocation for Adaptive Test-Time Reasoning

不确定性感知的自适应测试时推理预算分配

Manh Nguyen, Sunil Gupta, Hung Le

机构 * Applied Artificial Intelligence Initiative（应用人工智能计划） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出不确定性感知预算分配（UAB）框架，通过基于每问题不确定性的凹整数优化重新分配固定采样预算，无需额外推理成本，在多个推理基准上提升准确率高达3-5%。

Generating Logically Consistent Synthetic Supply Chain Data with LLM-Driven Knowledge Graph Reasoning

基于LLM驱动知识图谱推理生成逻辑一致的合成供应链数据

Yunbo Long, Ge Zheng, Liming Xu, Alexandra Brintrup

机构 * Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title)；分类 cs.CL

AI总结 针对合成供应链数据需保持操作逻辑一致性的问题，提出TabKG框架，通过构建列关系知识图谱并利用多LLM集成验证关系，结合潜在扩散模型生成逻辑一致的表格数据。

Spend Your Rollouts Where It Counts: Rollout Allocation for Group-Based RL Post-Training

将你的展开用在关键处：基于组强化学习后训练的展开分配

Woojeong Kim, Ziyi Yang, Jing Nathan Yan, Jialu Liu

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；math reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出 Pilot-Commit 框架，通过预算感知的展开分配策略，优先将计算资源分配给高信息量的提示，从而在组策略优化中减少采样成本并加速收敛。

When Do LLM Agents Treat Surface Noise Differently from Semantic Noise? A 68-Cell Measurement Study with a Held-Out Trace-Level Validation

LLM 代理何时对表面噪声与语义噪声做出不同处理？一项基于 68 个单元格的测量研究及留出轨迹级验证

Liyun Zhang, Jiayi Guo

机构 * School of Information and Software Engineering, UESTC（信息与软件工程学院，电子科技大学） ； Jacobs School of Engineering, UC San Diego（工程学院，加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究通过 68 个单元格的测量实验，发现大语言模型驱动的思维链和 ReAct 代理对语义扰动（如释义、同义词）比表现扰动（如格式、重排序）更敏感，并基于留出模型和轨迹级机制分析提出了“隐蔽发散”解释。

LLMs Are Already Good Tutors: Training-Free Prompt Optimization for Pedagogical Math Tutoring

LLMs 已经是好导师：面向教学数学辅导的无训练提示优化

Unggi Lee, Minchul Shin, Yeil Jeong, Sookbun Lee, Jeongsu Moon, Kyungtae Joo, Eunjoo Lee, Hoilym Kwon

机构 * Korea University Sejong Campus（韩国大学世宗校区） ； Gyeonggi Institute of Education（京畿教育学院） ； Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） ； Opentutorials ； Chosun University（全州大学） ； Korea University Korean Studies Center（韩国大学韩学研究中心） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本研究探索通过API调用优化系统提示的无训练方法，提出5种教育专用方法，在2个OOD基准上评估12种方法，发现所有方法均超越最强RL训练基线，ParetoGrad在事后解决率、泄漏控制和有用性上达到最佳帕累托平衡。

Comments 17 pages, 5 figures

MONA: Muon Optimizer with Nesterov Acceleration for Scalable Language Model Training

MONA: 基于Nesterov加速的Muon优化器用于可扩展语言模型训练

Jiacheng Li, Jianchao Tan, Hongtao Xu, Jiaqi Zhang, Yifan Lu, Yerui Sun, Yuchen Xie, Xunliang Cai

机构 * Meituan（美团） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出MONA优化器，通过将Nesterov加速项集成到Muon的梯度处理流程中，实现曲率感知加速，从而帮助逃离尖锐局部最小值，并在1B到68B参数的混合专家预训练中取得更优收敛和下游任务性能。

Ratio-Variance Regularized Policy Optimization

比率方差正则化策略优化

Yu Luo, Shuo Han, Yihan Hu, Lei Lv, Huaping Liu, Fuchun Sun, Jianye Hao, Dong Li

机构 * Department of Foundation Model, 2012 Labs, Huawei（华为基础模型部门，2012实验室） ； Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（上海智能自主系统研究院，同济大学） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出R²VPO方法，通过约束策略比率方差作为信任区域的局部近似，替代启发式裁剪，在LLM和机器人控制任务中提升性能与样本效率。

Why Prompt Optimization Works, and Why It Sometimes Doesn't: A Causal-Inspired Edit-Level Analysis

为什么提示优化有效，以及为什么有时无效：一种因果启发的编辑级分析

Shuzhi Gong, Hechuan Wen

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文通过因果推断方法分析自动提示优化在不同任务和模型上的泛化失败原因，发现编辑类型与任务特性之间的系统性交互作用。

Comments 17 pages, 4 figures, 8 tables

GSM-SEM: Benchmark and Framework for Generating Semantically Variant Augmentations

GSM-SEM: 生成语义变体增强的基准与框架

Jyotika Singh, Fang Tu, Aziza Mirsaidova, Amit Agarwal, Hitesh Laxmichand Patel, Sandip Ghoshal, Miguel Ballesteros, Karan Dua, Yassine Benajiba, Weiyi Sun, Tao Sheng, Graham Horwood, Sujith Ravi, Dan Roth

机构 * Oracle AI 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出GSM-SEM框架，通过修改实体、属性和关系生成语义多样的数学问题变体，降低模型对固定测试集的记忆偏差，并在多个基准上验证性能下降。

Where Hindsight Credit Can Reside: A Signed-Capacity View of Token Updates in RLVR

事后信用可驻留之处：RLVR中令牌更新的有符号容量视角

Yuhang He, Haodong Wu, Siyi Liu, Hongyu Ge, Hange Zhou, Keyi Wu, Zhuo Zheng, Qihong Lin, Zixin Zhong, Yongqi Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文通过条件互信息分析RLVR中令牌级信用的容量上限，提出四象限分解区分更新方向，并设计HAPO算法进行容量引导的优势重分配，提升数学推理性能。

UCPO: Uncertainty-Aware Policy Optimization

UCPO：不确定性感知策略优化

Xianzhou Zeng, Jing Huang, Chunmei Xie, Gongrui Nan, Siye Chen, Mengyu Lu, Weiqi Xiong, Qixuan Zhou, Junhao Zhang, Qiang Zhu, Yadong Li, Xingzhong Xu

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对现有强化学习范式在不确定性奖励下存在的优势偏差和过度自信问题，提出三元优势解耦和动态不确定性奖励调整机制，显著提升模型在知识边界外的可靠性。

Comments Accepted by ICML 2026

OmniInteract: Benchmarking Real-World Streaming Interaction for Real-Time Omnimodal Assistants

OmniInteract：面向实时全模态助手的流式交互基准测试

Xudong Lu, Xueying Li, Annan Wang, Yang Bo, Jinpeng Chen, Zengliang Li, Nianzu Yang, Rui Liu, Xue Yang, Jingwen Hou, Hongsheng Li

机构 * CUHK MMLab（香港中文大学多模态实验室） ； SJTU（上海交通大学） ； NTU（国立新加坡大学） ； McMaster（麦马斯特大学） ； CityUHK（香港城市大学） ； JUFE（吉林大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出OmniInteract基准，通过在线推理音视频流评估全模态大模型的实时交互能力，发现现有模型在流式交互中表现薄弱。

Learning to Predict Future-Aligned Research Proposals with Language Models

学习用语言模型预测未来对齐的研究提案

Heng Wang, Pengcheng Jiang, Jiashuo Sun, Zhiyi Shi, Haofei Yu, Jiawei Han, Heng Ji

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出将研究提案生成重构为时间切片科学预测问题，通过未来对齐分数（FAS）评估模型能否预测截止时间后发表的论文方向，并构建时间一致数据集和推理轨迹进行训练，实验表明未来对齐微调显著提升提案质量。

Divergent Minds, Convergent Baselines: A Bounded-Rationality Account of LLM-Human Strategic Behaviour

分歧的思维，趋同的基线：LLM与人类战略行为的有界理性解释

Po Han Teo

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出有界理性框架，将人类与LLM在战略博弈中的行为差异归因于计算约束的不同，并给出四个操作测试来区分两者的偏差项δ。

Comments 12 pages, 1 table, no figures. Theoretical prequel paper