大模型推理能力

MoCA-Agent: A Market-of-Claims Code Agent for Financial and Numerical Reasoning

MoCA-Agent: 一种用于金融和数值推理的声明市场代码智能体

Abdelrahman Abdallah, AbdelRahim A. Elmadany, Sameh Al Natour, Hasan Cavusoglu, Adam Jatowt, Muhammad Abdul-Mageed

机构 * University of Innsbruck（因斯布鲁克大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Toronto Metropolitan University（多伦多都会大学） 纠错

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

AI总结 提出MoCA-Agent，通过声明级验证和代码生成解决金融表格问答中的数值推理错误，在十个基准上取得强性能。

Mitigating Legibility Tax with Decoupled Prover-Verifier Games

通过解耦证明者-验证者游戏减轻可读性代价

Yegon Kim, Juho Lee

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出解耦证明者-验证者游戏（DPVG），通过分离正确性与可检查性训练一个翻译器模型，将固定求解器的解转化为可检查形式，在保持答案正确性的同时提高可检查性，解决了可读性代价问题。

Comments ICLR 2026 Workshop Trustworthy AI

S2D2: Fast Decoding for Diffusion LLMs via Training-Free Self-Speculation

S2D2：通过免训练自我推测实现扩散LLM的快速解码

Ligong Han, Hao Wang, Han Gao, Kai Xu, Akash Srivastava

机构 * Red Hat AI Innovation（红帽AI创新） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Core AI, IBM（IBM核心AI） 纠错

专题命中 测试时计算 ：test-time compute(abstract)；verifier(abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出S2D2，一种免训练的自我推测解码框架，通过将块扩散模型在块大小为1时变为自回归模型，实现草稿与验证角色复用，在不增加训练或测试计算下提升解码速度与准确性。

Comments Code is available at https://github.com/phymhan/S2D2

How LLMs Fail and Generalize in RTL Coding for Hardware Design?

LLM在硬件设计的RTL编码中如何失败与泛化？

Guan-Ting Liu, Chao-Han Huck Yang, Chenhui Deng, Zhongzhi Yu, Brucek Khailany, Yu-Chiang Frank Wang

机构 * NVIDIA Research（英伟达研究院） 纠错

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

AI总结 提出基于问题可解性的错误分类法，揭示LLM在RTL编码中受限于预训练知识，对齐技术仅教会编译，而推理能力才是关键瓶颈。

Comments Preview, under submission for EMNLP 2026

PCBSchemaGen: Reward-Guided LLM Code Synthesis for Printed Circuit Boards (PCB) Schematic Design with Structured Verification

PCBSchemaGen: 奖励引导的LLM代码合成用于印刷电路板(PCB)原理图设计及结构化验证

Huanghaohe Zou, Peng Han, Emad Nazerian, Mafu Zhang, Zhicheng Guo, Alex Q. Huang

机构 * Semiconductor Power Electronics Center (SPEC)（半导体功率电子中心） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 提出PCBSchemaGen框架，通过结构化验证器引导冻结的LLM生成可修复的PCB原理图，在无单元测试的领域实现高准确率。

SAGE-OPD: Selective Agent-Guided Intervention for Multi-Turn On-Policy Distillation

SAGE-OPD：面向多轮在策略蒸馏的选择性智能体引导干预

Yuhang Zhou, Lizhu Zhang, Yifan Wu, Mingyi Wang, Bo Peng, Jiayi Liu, Xiangjun Fan, Zhuokai Zhao

机构 * Meta AI 纠错

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

AI总结 提出SAGE-OPD框架，通过环境反馈和教师判断选择性干预学生响应，结合置信度加权和损失归一化，解决多轮在策略蒸馏中的错误累积问题，在ALFWorld任务中取得13.3%的相对提升。

Comments 21 pages, 3 figures

Characterizing Narrative Content in Web-scale LLM Pretraining Data

网络规模LLM预训练数据中的叙事内容特征化

Teagan Johnson, Elliott Ash, Andrew Piper, Maria Antoniak

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波尔德分校） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 首次细粒度研究LLM预训练语料库Dolma的叙事特征，提出涵盖三个核心叙事元素（能动性、场景、事件）的框架，构建NarraBERT模型并发布NarraDolma数据集，揭示叙事结构在异构数据中可测量且分布不均。

Comments 8 pages of main content, 28 total pages. 30 figures

Exploring Multi-Modal Large Language Models and Two-Stage Fine-Tuning for Fashion Image Retrieval

探索多模态大语言模型与两阶段微调在时尚图像检索中的应用

Nguyen Cao Hoang, Hoang Bui Le, Nam Vo Hoang, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, VNU-HCM（胡志明市国家大学下属理科大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh（胡志明市国家大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出融合多模态大语言模型（LLaVA）生成属性感知三元组，并采用两阶段微调策略增强对比学习，以解决时尚图像检索中标注数据稀缺和负采样简单的问题。

Comments SOICT 2025