大模型推理能力

ConPress: Learning Efficient Reasoning from Multi-Question Contextual Pressure

ConPress: 从多问题上下文压力中学习高效推理

Jie Deng, Shining Liang, Jun Li, Hongzhi Li, Yutao Xie

机构 * University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； Microsoft, Beijing, China（微软） ； Tongji University, Shanghai, China（同济大学） 纠错

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

AI总结 提出ConPress方法，利用多问题提示诱导大推理模型自压缩推理链，通过自监督微调减少推理token使用，在保持精度的同时显著降低开销。

TRUSTMEM: Learning Trustworthy Memory Consolidation for LLM Agents with Long-Term Memory

TRUSTMEM：学习具有长期记忆的LLM智能体的可信记忆巩固

Tianyu Yang, Sudipta Paul, Vijay Srinivasan, Vivek Kulkarni, Srinivas Chappidi

机构 * AI Center-Mountain View, Samsung Electronics（三星电子山景城AI中心） ； University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

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

AI总结 提出TrustMem框架，通过记忆转换验证器评估更新过程，并利用偏好强化学习优化记忆更新行为，显著提升记忆效用和可靠性。

Do Thinking Tokens Help with Safety?

思考令牌有助于安全性吗？

Narutatsu Ri, Abhishek Panigrahi, Sanjeev Arora

机构 * Princeton Language and Intelligence（普林斯顿语言与智能） 纠错

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

AI总结 研究发现前沿推理模型的安全性行为并非真正基于思考，早期令牌即可预测拒绝/顺从结果，思考过程更像前缀补全而非审慎修订。

Speculation at a Distance: Where Edge-Cloud Speculative Decoding Actually Pays Off

远距离推测：边缘-云推测解码何时真正有效

Yuan Lyu, Bharath Irukulapati, Jaya Prakash Champati

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)

AI总结 本文通过闭式不等式分析分布式推测解码（DSD）在广域网边缘-云通信下的延迟收益，指出其仅在低RTT场景下优于共置SD，并发现多租户容量是DSD的主要优势。