大模型推理能力

ProcessThinker: Enhancing Multi-modal Large Language Models Reasoning via Rollout-based Process Reward

ProcessThinker: 通过基于展开的过程奖励增强多模态大语言模型推理

Jingpei Wu, Xiao Han, Weixiang Shen, Boer Zhang, Zifeng Ding, Volker Tresp

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Mina AI ； Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI (relAI)（康拉德·楚泽可靠人工智能卓越学校（relAI）） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；logical reasoning(abstract,comments)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出ProcessThinker，一种无需显式过程奖励模型的后训练方法，通过步骤标记格式和基于展开的过程奖励，为多步推理提供密集的步骤级奖励，提升多模态推理一致性。

Comments Accepted at ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of Large Language Models. 7 pages, 1 figure

DIRECT: When and Where Should You Allocate Test-Time Compute in Embodied Planners?

DIRECT: 在具身规划器中何时何地分配测试时计算？

Jadelynn Dao, Milan Ganai, Yasmina Abukhadra, Ajay Sridhar, Mozhgan Nasr Azadani, Katie Luo, Clark Barrett, Jiajun Wu, Chelsea Finn, Marco Pavone

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 测试时计算 ：test-time compute(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出DIRECT路由框架，根据多模态场景上下文按提示分配计算资源，优化成功-成本帕累托前沿，实验表明不同缩放轴带来不同能力增益，在物理机器人上以更低延迟匹配或超越更强模型。

Multi-Agent Reasoning with Adaptive Worker Allocation for Stance Detection

基于自适应工人分配的多智能体推理用于立场检测

Meysam Sabbaghan, Arman Zareian Jahromi, Doina Caragea

机构 * Kansas State University（堪萨斯州立大学） 纠错

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

AI总结 提出一种Manager-Worker多智能体框架，通过自适应分配工人智能体进行推理级合成，而非标签级投票，在隐式和上下文依赖的立场检测上显著提升性能。

AVIS: Adaptive Test-Time Scaling for Vision-Language Models

AVIS: 视觉语言模型的自适应测试时缩放

Ahmadreza Jeddi, Minh Ngoc Le, Amirhossein Kazerouni, Hakki Can Karaimer, Hue Nguyen, Iqbal Mohomed, Michael Brudno, Alex Levinshtein, Konstantinos G. Derpanis, Babak Taati, Radek Grzeszczuk

机构 * AI Center-Toronto, Samsung Electronics（三星电子多伦多AI中心） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； York University（约克大学） 纠错

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

AI总结 提出AVIS，通过轻量策略联合优化视觉上下文缩放和推理缩放，利用无训练的关键多样性剪枝和自适应自一致性，在多种基准上提升精度-计算权衡。

Comments Project page: https://avis-vlm.github.io/

OCELOT: Inference-Leakage Budgets for Privacy-Preserving LLM Agents

OCELOT：面向隐私保护LLM代理的推理泄露预算

Jin Xie, Songze Li

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；verifier(abstract)

AI总结 提出OCELOT运行时中介，通过后验风险控制和证人验证降级机制，在代理轨迹中预算对手信念更新，平衡任务效用与隐私泄露。

PRInTS: Reward Modeling for Long-Horizon Information Seeking

PRInTS：面向长程信息检索的奖励建模

Jaewoo Lee, Archiki Prasad, Justin Chih-Yao Chen, Zaid Khan, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出PRInTS生成式过程奖励模型，通过密集评分和轨迹摘要提升长程信息检索中工具交互与推理能力，在多个基准上超越前沿模型。

Comments ACL 2026, 19 pages, code: https://github.com/G-JWLee/PRInTS

Breaking Entropy Bounds: Accelerating RL Training via MTP with Rejection Sampling

打破熵界：通过带拒绝采样的多令牌预测加速强化学习训练

Yucheng Li, Huiqiang Jiang, Yang Xu, Jianxin Yang, Yi Zhang, Yizhong Cao, Yuhao Shen, Fan Zhou, Rui Men, Jianwei Zhang, An Yang, Bowen Yu, Bo Zheng, Fei Huang, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Jingren Zhou

机构 * Qwen Team, Alibaba Inc（阿里巴巴集团 Qwen 团队） 纠错

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

AI总结 针对强化学习训练中多令牌预测接受率因熵波动而下降的问题，提出Bebop方法，采用概率拒绝采样和端到端TV损失优化，实现高达95%接受率和1.8倍加速。

VIA-SD: Verification via Intra-Model Routing for Speculative Decoding

VIA-SD：通过模型内路由进行推测解码的验证

Yuchen Xian, Yang He, Yunqiu Xu, Yi Yang

机构 * ReLER, The State Key Lab of Brain Machine Intelligence, Zhejiang University（脑机智能国家重点实验室，浙江大学） ； College of Artificial Intelligence, Zhejiang University（人工智能学院，浙江大学） ； CFAR, Agency for Science, Technology and Research, Singapore（科学与技术研究局，新加坡） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出VIA-SD多级验证框架，利用从完整验证器派生的精简验证器处理中等置信度令牌，减少大模型调用，在多个任务上实现10-20%加速。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

IntElicit: Eliciting and Assessing Contextualized Creativity via Dialogue Policy Optimization

IntElicit: 通过对话策略优化引出和评估情境化创造力

Mingjia Li, Jin Wu, Hong Qian, Wenhao Huang, Yiyang Huang, Yiwen Zhang, Chanjin Zheng, Xiangfeng Wang, Aimin Zhou, Jiajun Guo

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出IntElicit框架，通过分解过程奖励机制优化对话策略，在交互中减少非创造性混淆因素，从而更有效地引出和评估情境化创造力。

The Power of Test-Time Training for Approximate Sampling

测试时训练对近似采样的威力

Noah Golowich, Ankur Moitra, Dhruv Rohatgi

机构 * Microsoft Research NYC（微软研究院纽约分校） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文形式化测试时训练（TTT）为从已知分布类中采样的问题，证明查询复杂度的二次下界，并展示在分布类大小受限时可规避该下界，为TTT提供理论框架。

Agreement in Representation Space for Open-Ended Self-Consistency

表示空间中的一致性：面向开放式自洽性

Paula Ontalvilla, Gorka Azkune, Aitor Ormazabal

机构 * HiTZ Center - Ixa, University of the Basque Country (UPV/EHU)（HiTZ中心 - Ixa，巴斯克大学（UPV/EHU）） 纠错

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

AI总结 针对开放式生成任务，提出基于嵌入的协议（EBA），通过聚类采样生成的嵌入表示来估计自洽性，无需训练即可鲁棒地选择更可靠的输出。

Mind the Perspective: Let's Reason Recursively for Theory of Mind

注意视角：递归推理实现心智理论

Chao Lei, Guang Hu, Meng Yang, Yanbei Jiang, Nir Lipovetzky

机构 * School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne, Australia（墨尔本大学计算与信息系统学院） ； SensiLab, Monash University, Australia（蒙纳士大学SensiLab） 纠错

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

AI总结 提出RecToM框架，通过递归视角构建建模嵌套信念，将高阶信念问题转化为实际世界问题，在多个ToM基准上达到最先进性能。

Energy Use of AI Inference, Efficiency Pathways, and Test-Time Scaling

AI推断的能耗：效率路径与测试时计算

Felipe Oviedo, Fiodar Kazhamiaka, Esha Choukse, Allen Kim, Amy Luers, Melanie Nakagawa, Ricardo Bianchini, Juan M. Lavista Ferres

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本文提出基于令牌吞吐量的底层方法，估算大规模大语言模型的每查询能耗，揭示测试时扩展场景下的能耗变化及效率提升潜力。

Comments A preprint version with DOI is available at Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.17188770

Journal ref Joule (2026) 102430