大模型推理能力

Knowledge Distillation from Large Reasoning Models to Compact Student Models: A Case Study on the John O Bryan Mathematics Competition

从大型推理模型到紧凑学生模型的知识蒸馏：以约翰·O·布莱恩数学竞赛为例

Gaurab Baral, Aaditya Khanal, Yangyang Tao, Junxiu Zhou

机构 * Northern Kentucky University（北肯塔基大学） 纠错

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

AI总结 本文研究从大型推理模型DeepSeek-R1向紧凑学生模型Qwen2.5-7B的知识蒸馏，通过构建思维链训练语料库微调，使学生在竞赛数据集上准确率提升4.76个百分点，并发现响应长度对数学推理质量至关重要。

Comments 15 pages, 3 figures, 7 tables. Code and data available at https://github.com/TempGaurab/Distillation.John-O-Bryan

Distilling the Essence: Efficient Reasoning Distillation via Sequence Truncation

提炼精髓：通过序列截断的高效推理蒸馏

Wei-Rui Chen, Vignesh Kothapalli, Ata Fatahibaarzi, Hejian Sang, Shao Tang, Qingquan Song, Zhipeng Wang, Muhammad Abdul-Mageed

机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； LinkedIn（领英） 纠错

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

AI总结 提出通过截断训练序列（仅保留前50%的token）进行知识蒸馏，在数学基准上保留约91%性能，同时减少约50%的训练时间、内存和FLOPs。

INFUSER: Influence-Guided Self-Evolution Improves Reasoning

INFUSER: 影响力引导的自我进化提升推理能力

Siyu Chen, Miao Lu, Beining Wu, Heejune Sheen, Fengzhuo Zhang, Shuangning Li, Zhiyuan Li, Jose Blanchet, Tianhao Wang, Zhuoran Yang

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） ； University of California, San Diego（圣地亚哥大学） 纠错

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

AI总结 提出INFUSER框架，通过生成器与求解器的协同进化，利用影响力分数和DuGRPO优化，从文档池中自适应生成训练数据，显著提升模型推理性能。

Comments 67 pages, 17 figures

Teaching Models to Teach Themselves: Reasoning at the Edge of Learnability

教模型自学：在可学习性边缘推理

Shobhita Sundaram, John Quan, Ariel Kwiatkowski, Kartik Ahuja, Yann Ollivier, Julia Kempe

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Meta FAIR ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 提出SOAR非对称自对弈框架，通过元强化学习生成自动课程，解决低初始成功率数据集上的推理模型扩展问题，发现基于学生进步的奖励优于内在可学习性奖励，且问题结构比答案正确性更重要。

Comments ICML 2026. Blog post: https://ssundaram21.github.io/soar/

Reasoning in machine vision by learning fast and slow thinking

通过快速与慢速思考学习进行机器视觉推理

Shaheer U. Saeed, Yipei Wang, Veeru Kasivisvanathan, Brian R. Davidson, Matthew J. Clarkson, Yipeng Hu, Daniel C. Alexander

机构 * Centre for Bioengineering, Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学生物工程中心） ； Digital Environment Research Institute, Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学数字环境研究所） ； School of Engineering and Materials Science, Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学工程与材料科学学院） ； UCL Hawkes Institute, University College London（伦敦大学学院UCL霍克斯研究所） ； Department of Medical Physics and Biomedical Engineering, University College London（伦敦大学学院医学物理与生物医学工程系） ； Centre for Urology Imaging, Prostate, AI and Surgical Studies (COMPASS) Research Group, Division of Surgery and Interventional Science, University College London（伦敦大学学院外科与介入科学部泌尿影像、前列腺、人工智能与手术研究（COMPASS）组中心） ； Department of Urology, Comprehensive Cancer Center, Medical University of Vienna（维也纳医科大学综合癌症中心泌尿科） ； Division of Surgery and Interventional Science, University College London（伦敦大学学院外科与介入科学部） ； Department of Computer Science, University College London（伦敦大学学院计算机科学系） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 受人类双过程认知理论启发，提出结合快速系统I和慢速系统II的视觉推理范式，通过推理时计算提升数据稀缺场景下的性能，在计算机视觉基准和五器官癌症定位任务中超越大规模监督学习和人类专家。

Journal ref Nat Commun (2026)

Efficient and Trainable Language Model Test-Time Scaling via Local Branch Routing

通过局部分支路由实现高效且可训练的语言模型测试时扩展

Yutong Yin, Mingyu Jin, Jin Pan, Changyi Yang, Zijie Xia, Dhruv Pai, Shuming Hu, Zhen Zhang, Chenyang Zhao, Jinman Zhao, Wujiang Xu, Raymond Li, Xin Eric Wang, Julian McAuley, Zhaoran Wang

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； LMSYS Org（LMSYS组织） ； Tilde Research（Tilde研究） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 提出局部分支路由（LBR）框架，通过轻量级路由器选择局部前瞻树中的深度-1子路径，实现令牌级测试时扩展，在数学推理基准上优于链式思维和软令牌分支基线。

From Search to Synthesis: Training LLMs as Zero-Shot Workflow Generators

从搜索到合成：训练大语言模型为零样本工作流生成器

Gan Luo, Zihan Qin, Bin Dong, Wotao Yin

机构 * School of Mathematics Science, Peking University（北京大学数学科学学院） 纠错

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

AI总结 提出MetaFlow，将工作流生成视为元学习问题，通过两阶段训练（监督微调+强化学习）使模型能生成可泛化的任务级工作流，在问答、代码生成和数学推理任务上实现零样本泛化。

Comments 35 pages, 8 figures

Think in English, Answer in Korean: Efficient Adaptation of Multilingual Tool-Using Agents

用英语思考，用韩语回答：多语言工具使用智能体的高效适配

Utsav Garg, Sungjin Hong, Jason Jung, Justin Lee, Shaan Desai, Joon Hee Kim, Anirudh Shrinivason, Edmond Wen, Susie Park

机构 * Cohere ； LG CNS 纠错

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

AI总结 提出LuckyStar 111B混合推理模型，通过多语言监督微调、可验证奖励强化学习、语言一致性奖励和4-bit量化，高效适配多语言工具使用智能体，提升数学推理、函数调用和NL2SQL性能。

BLUEX v2: Benchmarking LLMs on Open-Ended Questions from Brazilian University Entrance Exams

BLUEX v2: 对巴西大学入学考试开放性问题的大语言模型基准测试

João Guilherme Alves Santos, Giovana Kerche Bonás, Thiago Laitz, Thales Sales Almeida, Helio Pedrini

机构 * UNICAMP（坎皮纳斯州立大学） ； Tropic AI ； Maritaca AI 纠错

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

AI总结 针对葡萄牙语开放性问题评估的不足，提出BLUEX v2基准，包含巴西两所顶尖大学第二阶段入学考试的395道题，采用LLM-as-a-judge评估21个模型，发现数学推理和图像理解是最难的能力维度。

Comments 15 pages, 4 figures, 7 tables

Improved Upper Bounds for Slicing the Hypercube

切割超立方体的改进上界

Duncan Soiffer, Nathaniel Itty, Christopher D. Rosin, Blake Bruell, Mason DiCicco, Gábor N. Sárközy, Ryan Offstein, Daniel Reichman

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院） ； Constructive Codes 纠错

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

AI总结 研究用最少超平面切割n维超立方体所有边的问题，通过构造8个超平面切割Q_{10}，将上界从⌈5n/6⌉改进为⌈4n/5⌉（n为5的奇数倍时加1）。