大模型推理能力

Quantization Inflates Reasoning: Token Inflation as a Hidden Cost of Low-Bit Reasoning Models

量化膨胀推理：低比特推理模型的隐藏成本——令牌膨胀

Xinyu Lian, Walid Krichene, Beichen Huang, Masahiro Tanaka, Olatunji Ruwase, Li Zhang, Minjia Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Microsoft（微软） ； Anyscale ； Snowflake 纠错

专题命中 测试时计算 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(title,abstract)；test-time compute(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究发现低比特后训练量化虽保持推理准确性，但会显著增加推理令牌使用量，导致端到端服务性能下降，并提出了CoT令牌膨胀比来量化该效应。

What If We Allocate Test-Time Compute Adaptively?

如果我们在测试时动态分配计算资源呢？

Ahsan Bilal, Ahmed Mohsin, Muhammad Umer, Ali Subhan, Hassan Rizwan, Ayesha Mohsin, Dean Hougen

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； University of California Riverside（加州大学河滨分校） ； National University of Sciences and Technology（国立科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于验证器的自适应框架，通过迭代轨迹生成与选择提升推理效率，在多个数据集上优于传统测试时缩放方法。

Comments International Conference on Machine Learning

Optimal Self-Consistency for Efficient Reasoning with Large Language Models

最优自一致性：用于大语言模型高效推理

Austin Feng, Marius Alonso, Ambroise Odonnat, Vasilii Feofanov, Ievgen Redko

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； com（42.com） 纠错

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

AI总结 本文分析自一致性（SC）的缩放行为，提出动态分配样本的Blend-ASC变体，平均减少4.8倍样本量，实现最先进的样本效率。

Comments Accepted at ICML 2026

Breaking Failure Cascades: Step-Aware Reinforcement Learning for Medical Multimodal Reasoning

打破失败级联：面向医学多模态推理的步骤感知强化学习

Junha Jung, Minbyul Jeong, Suhyeon Lim, Sungwook Jung, Jaehoon Yun, Taeyun Roh, Mujeen Sung, Jaewoo Kang

机构 * Korea University（高丽大学） ； Upstage AI ； Kyung Hee University（庆熙大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Hanyang University College of Medicine（汉阳大学医学院） ； AIGEN Sciences 纠错

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

AI总结 提出步骤感知强化学习算法MRPO，通过为早期错误推理步骤分配指数级惩罚，打破失败级联，显著提升医学视觉问答准确率。

Improving LLM Reasoning with Homophily-aware Structural and Semantic Text-Attributed Graph Compression

利用同质性感知的结构和语义文本属性图压缩提升LLM推理能力

Zijun Di, Bin Lu, Huquan Kang, Luoyi Fu, Jiaxin Ding, Xiaoying Gan, Lei Zhou, Xinbing Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出HS2C框架，通过结构熵最小化进行全局层次划分以识别同质社区，并利用检测到的结构同质性指导LLM进行差异化语义聚合，在10个节点级和7个图级基准上同时提升压缩率和推理精度。

Test-Time Verification for Text-to-SQL via Outcome Reward Models

基于结果奖励模型的文本到SQL测试时验证

Mattia Tritto, Giuseppe Farano, Dario Di Palma, Gaetano Rossiello, Fedelucio Narducci, Dharmashankar Subramanian, Tommaso Di Noia

机构 * Polytechnic University of Bari（巴里理工大学） ； IBM T.J. Watson Research Center（IBM T.J.沃森研究中心） 纠错

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

AI总结 提出结果奖励模型(ORM)作为学习型语义评分函数，用于Text-to-SQL的测试时验证，通过自动化候选生成和执行标签训练ORM，在BIRD和Spider基准上优于执行优先和多数投票方法。

Comments Accepted to the SURGeLLM Workshop at ACL 2026, San Diego, US

Addressing Over-Refusal in LLMs with Competing Rewards

用竞争奖励解决大语言模型中的过度拒绝问题

Taeyoun Kim, Aviral Kumar

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； SynthLabs 纠错

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

AI总结 提出SEAR方法，通过对抗优化和过程奖励，让模型在推理中探索有害思路但最终输出安全答案，从而缓解安全训练导致的过度拒绝问题。

Certified Speculative Execution for Untrusted AI Agents

不可信AI代理的认证推测执行

Chenyu Zhou, Qiliang Jiang, Shuning Wu, Xu Zhou

机构 * School of Engineering, Institute of Science Tokyo, Japan（东京科学大学工学院） ； College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, China（浙江大学控制科学与工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出证书门控前缀接受（CGPA）方法，通过可信验证器、保形校准值边界和求解器延迟机制，实现安全、遗憾和速度的解耦，将不可信AI代理的违规率降至零。

Comments 15 pages, 2 figures, 24 tables. Includes a technical appendix (full proofs and all supplementary tables)

When LLMs Read Tables Carelessly: Measuring and Reducing Data Referencing Errors

当LLM粗心阅读表格时：测量并减少数据引用错误

Yuqing Yang, Qi Zhu, Zhen Han, Boran Han, Zhengyuan Shen, Shuai Wang, Vassilis N. Ioannidis, Huzefa Rangwala

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； AWS AI Labs（AWS AI实验室） 纠错

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

AI总结 本研究系统评估了大型语言模型在表格任务中的数据引用错误，并提出基于批评模型的过滤与拒绝采样方法，将答案准确率提升高达12.0%。

Comments ACL 2026 (Oral)

Fork-Think with Confidence

基于置信度的分叉思考

Zena Al-Khalili, Rafi Hakim, Dietrich Klakow, Ji-Ung Lee

机构 * Saarland Informatics Campus, Saarland University, Germany（德国萨尔大学萨尔兰信息学园区） 纠错

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

AI总结 提出一种先决策后思考的并行推理方法，通过模型置信度识别分叉点并采样多条路径聚合，在保持或提升推理性能的同时，将token消耗降低30%，运行时间减少57%。

Multi-Persona Thinking for Bias Mitigation in Large Language Models

多视角思考用于大型语言模型中的偏见缓解

Yuxing Chen, Guoqing Luo, Zijun Wu, Lili Mou

机构 * Dept. Computing Science, Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) University of Alberta, Canada（计算科学系，阿尔伯塔机器智能研究所（Amii），阿尔伯塔大学，加拿大） ； Canada CIFAR AI Chair, Amii（加拿大 CIFAR 人工智能主席，Amii） 纠错

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

AI总结 本文提出多视角思考（MPT）框架，通过鼓励多视角推理减少社会偏见，实验表明其在降低偏见的同时保持了核心推理能力。

Comments 15 pages

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pp. 27895-27909, 2026

Verify when Uncertain: Beyond Self-Consistency in Black Box Hallucination Detection

不确定时验证：超越黑盒幻觉检测中的自一致性

Yihao Xue, Kristjan Greenewald, Youssef Mroueh, Baharan Mirzasoleiman

机构 * MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 提出两阶段检测算法，结合自一致性与交叉一致性，在保持高检测性能的同时降低计算成本，并通过核均值嵌入提供理论解释。

The Bidirectional Process Reward Model

双向过程奖励模型

Lingyin Zhang, Jun Gao, Xiaoxue Ren, Ziqiang Cao

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Biomedical Basic Research Center of Jiangsu, Soochow University（苏州大学江苏省生物医学基础研究中心） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新区（滨江）区块链与数据安全研究院） 纠错

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

AI总结 提出双向过程奖励模型（BiPRM），通过并行左右评估流和门控机制融合分数，仅增加0.3%参数和5%延迟，在推理质量上平均提升10.6%。

Comments ACL 2026

DataEvolver: Self-Evolving Multi-Agent Data Construction for Text-Rich Image Generation

DataEvolver: 面向文本丰富图像生成的自我进化多智能体数据构建

Siyu Yan, Yizhen Gao, Yilin Wang, Dongxing Mao, Alex Jinpeng Wang

机构 * Central South University（中南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)

AI总结 提出DataEvolver，一种自我进化的多智能体框架，通过反馈驱动策略迭代优化数据构建，显著提升文本丰富图像生成质量。