大模型推理能力

Efficiently Representing Algorithms With Chain-of-Thought Transformers

高效表示链式思维Transformer中的算法

Yanhong Li, Anej Svete, Ashish Sabharwal, William Merrill

机构 * Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文证明链式思维Transformer能以多对数开销高效模拟Word RAM算法，包括排序和Dijkstra算法，优于模拟图灵机的二次开销。

ADaPT: Token-Level Decoupling for Efficient Large Reasoning Models

ADaPT：面向高效大推理模型的令牌级解耦

Tingyun Li, Zishang Jiang, Jinyi Han, Xinyi Wang, Sihang Jiang, Han Xia, Zhaoqian Dai, Shuguang Ma, Fei Yu, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Institute of Artificial Intelligence for Education, East China Normal University（华东师范大学上海智能教育研究院） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出ADaPT，通过令牌级双过程框架解耦效率与正确性信号，引入模式选择令牌控制快慢推理，实现推理时效率-性能权衡的精确连续控制，在降低推理成本的同时保持强推理能力。

Thermodynamic Signatures of Reasoning: Free-Energy and Spectral-Form-Factor Diagnostics for Hallucination Detection in Large Language Models

推理的热力学特征：用于大型语言模型幻觉检测的自由能和谱形因子诊断

Salim Khazem

机构 * Talan Research & Innovation Center（Talan研究与创新中心） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出自由能签名（Fes）作为谱描述符，将注意力拉普拉斯视为哈密顿量并提取热力学势和随机矩阵理论谱形因子，用于检测LLM幻觉，无需训练即可实现高AUROC。

Seeing is Fixing: Cross-Modal Reasoning with Multimodal LLMs for Visual Software Issue Fixing

视觉即修复：基于多模态大语言模型的视觉软件问题修复

Kai Huang, Jian Zhang, Xiaofei Xie, Chunyang Chen

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出GUIRepair方法，通过多模态推理解决视觉软件问题，结合图像到代码和代码到图像的组件提升故障理解和修复验证。

Journal ref 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)

DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence

DeepSeek-V4: 迈向高效百万令牌上下文智能

DeepSeek-AI, Anyi Xu, Bangcai Lin, Bing Xue, Bingxuan Wang, Bingzheng Xu, Bochao Wu, Bowei Zhang, Chaofan Lin, Chen Dong, Chenchen Ling, Chengda Lu, Chenggang Zhao, Chengqi Deng, Chengyu Hou, Chenhao Xu, Chenze Shao, Chong Ruan, Conner Sun, Damai Dai, Daya Guo, Dejian Yang, Deli Chen, Donghao Li, Dongjie Ji, Erhang Li, Fang Wei, Fangyun Lin, Fangzhou Yuan, Feiyu Xia, Fucong Dai, Guangbo Hao, Guanting Chen, Guoai Cao, Guolai Meng, Guowei Li, Han Yu, Han Zhang, Hanwei Xu, Hao Li, Haofen Liang, Haoling Zhang, Haoming Luo, Haoran Wei, Haotian Yuan, Haowei Zhang, Haowen Luo, Haoyu Chen, Haozhe Ji, Hengqing Zhang, Honghui Ding, Hongxuan Tang, Huanqi Cao, Huazuo Gao, Hui Qu, Hui Zeng, J Yang, JQ Zhu, Jia Luo, Jia Song, Jia Yu, Jialiang Huang, Jialu Cai, Jian Liang, Jiangting Zhou, Jiasheng Ye, Jiashi Li, Jiaxin Xu, Jiewen Hu, Jieyu Yang, Jin Chen, Jin Yan, Jingchang Chen, Jingli Zhou, Jingting Xiang, Jingyang Yuan, Jingyuan Cheng, Jingzi Zhou, Jinhua Zhu, Jiping Yu, Joseph Sun, Jun Ran, Junguang Jiang, Junjie Qiu, Junlong Li, Junmin Zheng, Junxiao Song, Kai Dong, Kaige Gao, Kang Guan, Kexing Zhou, Kezhao Huang, Kuai Yu, Lean Wang, Lecong Zhang, Lei Wang, Leyi Xia, Li Zhang, Liang Zhao, Lihua Guo, Lingxiao Luo, Linwang Ma, Linyan Zhu, Litong Wang, Liyu Cai, Liyue Zhang, Longhao Chen, MS Di, MY Xu, Max Mei, Miaojun Wang, Mingchuan Zhang, Minghua Zhang, Minghui Tang, Mingming Li, Mingxu Zhou, Minmin Han, Ning Wang, Panpan Huang, Panpan Wang, Peixin Cong, Peiyi Wang, Peng Zhang, Qiancheng Wang, Qihao Zhu, Qingyang Li, Qinyu Chen, Qiushi Du, Qiwei Jiang, Rui Tian, Ruifan Xu, Ruijie Lu, Ruiling Xu, Ruiqi Ge, Ruisong Zhang, Ruizhe Pan, Runji Wang, Runqian Chen, Runqiu Yin, Runxin Xu, Ruomeng Shen, Ruoyu Zhang, Ruyi Chen, SH Liu, Shanghao Lu, Shangmian Sun, Shangyan Zhou, Shanhuang Chen, Shaofei Cai, Shaoheng Nie, Shaoqing Wu, Shaoyuan Chen, Shengding Hu, Shengyu Liu, Shiqiang Hu, Shirong Ma, Shiyu Wang, Shuiping Yu, Shunfeng Zhou, Shuting Pan, Shuying Yu, Songyang Zhou, Tao Ni, Tao Yun, Tian Jin, Tian Pei, Tian Ye, Tianle Lin, Tianran Ji, Tianyi Cui, Tianyuan Yue, Tingting Yu, Tun Wang, W Zhang, WL Xiao, Wangding Zeng, Wei An, Weilin Zhao, Wen Liu, Wenfeng Liang, Wenjie Pang, Wenjing Luo, Wenjing Yao, Wenjun Gao, Wenkai Yang, Wenlve Huang, Wenqing Hou, Wentao Zhang, Wenting Ma, Xi Gao, Xiang He, Xiangwen Wang, Xianzu Wang, Xiao Bi, Xiaodong Liu, Xiaohan Wang, Xiaokang Chen, Xiaokang Zhang, Xiaotao Nie, Xiaowen Sun, Xiaoxiang Wang, Xin Cheng, Xin Liu, Xin Xie, Xingchao Liu, Xingchen Liu, Xingkai Yu, Xingyou Li, Xinyu Yang, Xinyu Zhang, Xu Chen, Xuanyu Wang, Xuecheng Su, Xueyin Chen, Xuheng Lin, Xuwei Fu, YC Yan, YQ Wang, YW Ma, Yanfeng Luo, Yang Zhang, Yanhong Xu, Yanru Ma, Yanwen Huang, Yao Li, Yao Li, Yao Xu, Yao Zhao, Yaofeng Sun, Yaohui Wang, Yi Qian, Yi Shao, Yi Yu, Yichao Zhang, Yifan Ding, Yifan Shi, Yijia Wu, Yiliang Xiong, Yiling Ma, Ying He, Ying Tang, Ying Zhou, Yingjia Luo, Yinmin Zhong, Yishi Piao, Yisong Wang, Yixiang Zhang, Yixiao Chen, Yixuan Tan, Yixuan Wei, Yiyang Ma, Yiyuan Liu, Yonglun Yang, Yongqiang Guo, Yongtong Wu, Yu Wu, YuKun Li, Yuan Cheng, Yuan Ou, Yuanfan Xu, Yuanhao Li, Yuduan Wang, Yuehan Yang, Yuer Xu, Yuhan Wu, Yuhao Meng, Yuheng Zou, Yukun Zha, Yunfan Xiong, Yupeng Chen, Yuping Lin, Yuqian Cao, Yuqian Wang, Yushun Zhang, Yuting Yan, Yutong Lin, Yuxian Gu, Yuxiang Luo, Yuxiang You, Yuxuan Liu, Yuxuan Zhou, Yuyang Zhou, Yuzhen Huang, ZF Wu, Zehao Wang, Zehua Zhao, Zehui Ren, Zekai Zhang, Zhangli Sha, Zhe Fu, Zhe Ju, Zhean Xu, Zhenda Xie, Zhengyan Zhang, Zheren Gao, Zhewen Hao, Zhibin Gou, Zhicheng Ma, Zhigang Yan, Zhihong Shao, Zhixian Huang, Zhixuan Chen, Zhiyu Wu, Zhizhou Ren, Zhongyu Wu, Zhuoshu Li, Zhuping Zhang, Zian Xu, Zihao Wang, Zihua Qu, Zihui Gu, Zijia Zhu, Zilin Li, Zipeng Zhang, Ziwei Xie, Ziyi Gao, Ziyi Wan, Zizheng Pan, Zongqing Yao

机构 * DeepSeek-AI（深度求索人工智能） 纠错

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

AI总结 提出DeepSeek-V4系列MoE模型，通过混合注意力架构、流形约束超连接和Muon优化器，实现百万令牌上下文的高效推理，在核心任务上超越前代。

A Survey of On-Policy Distillation for Large Language Models

大型语言模型的在线策略蒸馏综述

Mingyang Song, Mao Zheng

机构 * Tencent, China（腾讯，中国） 纠错

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

AI总结 本文综述了大型语言模型的在线策略蒸馏方法，探讨了蒸馏过程中如何通过反馈减少累积误差，提出了基于f-散度最小化的蒸馏框架，并分析了蒸馏与强化学习之间的联系。

Comments Ongoing Work

Navigating Unreliable Parametric and Contextual Knowledge: Explicit Knowledge Conflict Resolution for LLM Inference

导航不可靠的参数化与上下文知识：面向LLM推理的显式知识冲突解决

Huang Peng, Jiuyang Tang, Weixin Zeng, Hao Xu, Xiang Zhao

机构 * National Key Laboratory of Big Data and Decision, National University of Defense Technology（国防科技大学大数据与决策国家重点实验室） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MACR框架，通过自适应知识评估与多智能体推理，显式解决大语言模型内部参数知识与外部上下文之间的冲突，超越传统二元选择范式。

Comments 12 pages, 3 figures

Clusters are All You Need: Pre-Training the Tsetlin Machine with Semantic Clusters from Language Models for Interpretability

聚类即一切：利用语言模型中的语义聚类预训练Tsetlin Machine以实现可解释性

Jiechao Gao, Rohan Kumar Yadav, Yuangang Li, Yuandong Pan, Jie Wang, Ying Liu, Michael Lepech

机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出一种语义预训练框架，通过K-means或Top2Vec将文本聚类，用聚类-样本对预训练Tsetlin Machine，使其学习可解释的语义关键词，在五个数据集上性能优于传统方法且与BERT竞争。

Configurable Clinical Information Extraction with Agentic RAG: What Works, What Breaks, and Why

可配置的临床信息提取与智能体RAG：什么有效、什么失效及原因

Osman Alperen Çinar-Koraş, Marie Bauer, Sameh Khattab, Merlin Engelke, Moon Kim, Stephan Settelmeier, Shigeyasu Sugawara, Fabian Freisleben, Felix Nensa, Jens Kleesiek

机构 * Institute for Artificial Intelligence in Medicine (IKIM), University Medicine Essen（埃森大学医学院人工智能医学研究所） ； Faculty of Computer Science, University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡-埃森大学计算机科学学院） ； Department of Physics, TU Dortmund University（多特蒙德工业大学物理系） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence, TU Dortmund University（多特蒙德工业大学拉马尔机器学习和人工智能研究所） ； Advanced Clinical Research Center, Fukushima Medical University（福岛医科大学先进临床研究中心） ； Department of Cardiology and Vascular Medicine, University Hospital Essen（埃森大学医院心血管内科） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对临床文档元数据缺失问题，提出基于智能体RAG的ACIE系统，在埃森大学医学中心部署，通过完整患者上下文推理和源引用验证，在7326次临床判断中实现96.5%的提取接受率。

Emergent Alignment

涌现对齐

Martin Kolář

机构 * CIIRC, Czech Technical University in Prague（捷克理工大学CIIRC） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种在线对齐技术，通过引入良心步骤和基于直接偏好优化的对齐损失，使大语言模型在训练、微调、对抗提示和零样本学习中自我纠正非伦理输出。

Comments Rejected from ICML 2026

Hidden Anchors in Multi-Agent LLM Deliberation

多智能体LLM协商中的隐藏锚点

Apurba Pokharel, Ram Dantu

机构 * University of North Texas（北德克萨斯大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 将多智能体LLM协商建模为闭环动力系统，每个智能体有隐藏内部信念（锚点），解释协商如何超越初始信念凸包，并通过恢复锚点预测模型行为。

Comments 13 pages, 6 figures, 7 tables

AI Conversational Interviewing: Scaling Up Semi-Structured and In-depth Interviews

AI对话式访谈：扩展半结构化与深度访谈的规模

Alexander Wuttke, Max Melchior Lang, Christopher Klamm, Quirin Würschinger, Frauke Kreuter

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究提出AI对话式访谈方法，通过语音、文本或自由选择模式大规模收集开放型意见数据，证明其能捕捉标准化调查遗漏的深层思考，且受访者评价不低于传统调查。