大模型推理能力

UR$^2$: Unify RAG and Reasoning through Reinforcement Learning

UR$^2$：通过强化学习统一检索增强生成与推理

Weitao Li, Boran Xiang, Xiaolong Wang, Zhinan Gou, Weizhi Ma, Yang Liu

机构 * Dept. of Comp. Sci. & Tech., Institute for AI, Tsinghua University, Beijing, China（计算机科学与技术系，人工智能研究院，清华大学，北京，中国） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University, Beijing, China（人工智能产业研究机构（AIR），清华大学，北京，中国） ； School of Management Science & Information Engineering, Hebei University of Economics and Business, Hebei, China（管理科学与信息工程学院，河北经贸大学，河北，中国） 纠错

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

AI总结 提出UR$^2$框架，通过强化学习动态协调检索与推理，结合难度感知课程和混合知识访问策略，在开放域问答、MMLU-Pro、医学和数学推理任务上优于现有基线，性能接近GPT-4o-mini和GPT-4.1-mini。

Right Makes Might: Aligning Verified Hidden States Empowers RL Reasoning

正确即力量：对齐验证的隐藏状态增强强化学习推理

Ziyue Wang, Aomufei Yuan, Yongfu Zhu, Shuai Dong, Wenpu Liu, Yiran Yao, Weichu Xie, Yuqi Xu, Caoyuan Ma, Wenqi Shao, Xiaoying Zhang, Nan Duan, Jiaqi Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； JINGDONG（京东） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 提出Hidden-Align辅助损失函数，在强化学习训练中对齐正确rollout在锚点token处的最后一层隐藏状态，提升数学推理性能。

Comments 16 pages, 7 figures

Co-evolving Agent Architectures and Interpretable Reasoning for Automated Optimization

协同进化智能体架构与可解释推理用于自动化优化

Jiahao Huang, Peilan Xu, Xiaoya Nan, Wenjian Luo

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学人工智能学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Novel Security Intelligence Technologies, Institute of Cyberspace Security, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出EvoOR-Agent协同进化框架，通过将智能体工作流表示为活动边网络，并利用图介导的路径条件重组、多粒度语义变异和精英种群更新，实现自动化优化中的自适应协调与可解释推理。

Economy of Minds: Emerging Multi-Agent Intelligence with Economic Interactions

思维经济：具有经济交互的涌现多智能体智能

Zhenting Qi, Huangyuan Su, Ao Qu, Chenyu Wang, Yu Yao, Han Zheng, Kushal Chattopadhyay, Guowei Xu, Zihan Wang, Weirui Ye, Vijay Janapa Reddi, Ju Li, Paul Pu Liang, Himabindu Lakkaraju, Sham Kakade, Yilun Du

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 受哈耶克经济理论启发，通过拍卖和财富积累的简单经济信号实现去中心化信用分配，使弱智能体群体涌现出多步推理策略，在五个智能体任务中超越强单体基线。

GTBench: A Curriculum-Grounded Benchmark for Evaluating LLMs as Mathematical Research Assistants in Graph Theory

GTBench：一个基于课程体系的基准，用于评估大语言模型作为图论数学研究助手的能力

Noujoud Nader, Ibrahem Aljabea, Patrick Diehl, Deepti Gupta

机构 * Louisiana State University（路易斯安那州立大学） ； Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） ； Texas A&M-Central Texas（德克萨斯大学阿姆斯特朗中央分校） 纠错

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

AI总结 本文提出GTBench基准，通过三个难度递增的图论问题组（本科定义、算法推理、研究生证明）评估大语言模型的数学推理能力，发现GPT-5表现最佳，其他模型随难度下降显著，并揭示了人类与自动评估者之间的系统性分歧。

Comments 19 pages, 5 figures, 7 tables

When Model Merging Breaks Routing: Training-Free Calibration for MoE

当模型合并破坏路由：MoE的无训练校准

Canbin Huang, Tianyuan Shi, Xiaojun Quan, Jingang Wang, Jianfei Zhang, Qifan Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对MoE架构中模型合并导致的路由崩溃问题，提出基于二阶曲率的无训练校准方法HARC，通过闭式解和共轭梯度法高效重对齐路由器，显著提升数学推理和代码生成性能。

PyraMathBench: Evaluating and Improving Mathematical Capability in Large Language Models

PyraMathBench: 评估与提升大型语言模型的数学能力

Zetian Ouyang, Linlin Wang, Gerard de Melo, Liang He

机构 * East China Normal University（东华师范大学） ； Hasso Plattner Institute, University of Potsdam（波茨坦大学哈索普兰特纳研究所） 纠错

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

AI总结 提出PyraMathBench分层基准测试，通过整合数值处理与数学推理评估LLM，并引入SOLVE模块和IRPO优化方法提升数值-数学协同能力。

DFlare: Scaling Up Draft Capacity for Block Diffusion Speculative Decoding

DFlare: 扩展块扩散推测解码的草稿容量

Jiebin Zhang, Zhenghan Yu, Song Liu, Eugene J. Yu, Zheng Li, Dawei Zhu, Jiangshan Duo, Weimin Xiong, Yifan Song, Guanghua Yu, Jianchen Zhu, Sujian Li

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 提出DFlare方法，通过轻量级逐层融合机制扩展草稿模型容量，在多个基准上实现平均5.52倍加速。

Comments 12 pages, 3 figures

ParaBlock: Communication-Computation Parallel Block Coordinate Federated Learning for Large Language Models

ParaBlock：面向大语言模型的通信-计算并行块坐标联邦学习

Yujia Wang, Yuanpu Cao, Jinghui Chen

机构 * College of Information Sciences and Technology（信息科学与技术学院） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出ParaBlock方法，通过并行化通信与计算线程，在联邦学习大语言模型时提升通信效率，并理论证明其收敛率与标准方法相同，实验验证其性能与效率优势。

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