大模型推理能力

GryphOne: Symbol-Aware Masked Diffusion for Structural Refinement in Offline Handwritten Mathematical Expression Recognition

GryphOne: 面向离线手写数学表达式识别中结构细化的符号感知掩码扩散

Takaya Kawakatsu, Ryo Ishiyama

机构 * Preferred Networks, Inc.（Preferred Networks公司） ； Kyushu University（九州大学） 纠错

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

AI总结 提出离散扩散框架GryphOne，将HMER重构为迭代符号细化而非序列生成，通过符号感知分词和随机掩码互学习提升鲁棒性，在MathWriting上达到5.51% CER和59.9% EM，超越所有重实现模型和商业系统。

Comments ECCV 2026

Query-Centric Optimization of AI Workflows via Approximate Query Processing and Proxy Models

基于近似查询处理和代理模型的AI工作流查询中心优化

Huayi Wang, Jun Xu, Gromit Yeuk-Yin Chan

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；math reasoning(abstract)

AI总结 提出将AI工作流视为声明式查询，利用近似查询处理（AQP）和代理模型（PM）过滤减少昂贵模型调用，在TPC-DS和LLM流水线上实现85-90%和60-70%的调用减少。

Logit-Contribution Scoring Identifies Non-Literal Retrieval Heads

Logit贡献评分识别非字面检索头

Aryo Pradipta Gema, Beatrice Alex, Pasquale Minervini

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Heriot-Watt University（赫瑞瓦特大学） 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Logit贡献评分（LOCOS），通过OV电路输出投影到答案标记方向，识别大语言模型中执行非字面检索的注意力头，消融实验显著降低ROUGE-L而保持其他能力。

Comments 41 pages, 18 figures

Predictable GRPO: A Closed-Form Model of Training Dynamics

可预测的GRPO：训练动力学的闭式模型

Rajat Ghosh, Datta Nimmaturi, Aryan Singhal, Vaishnavi Bhargava, Henry Wong, Johnu George, Debojyoti Dutta

机构 * Nutanix ； Unsloth 纠错

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

AI总结 提出GRPO训练动力学的第一性原理降阶模型，揭示其指数饱和律的物理含义，预测群大小不变性、稳定性阈值和过阻尼-振荡转变，并在多个模型和基准上验证。

When Less Latent Leads to Better Relay: Information-Preserving Compression for Latent Multi-Agent LLM Collaboration

少而精的潜在信息带来更好的中继：面向潜在多智能体大语言模型协作的信息保持压缩

Yiping Li, Zhiyu An, Wan Du

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种信息保持压缩方法，通过引入正交回填机制，在减少通信开销的同时保持信息完整性，提升了多智能体大语言模型协作性能。

Knowledge-Enhanced Agentic Vulnerability Repair

知识增强的智能体漏洞修复

Sicong Cao, Hao Ma, Le Yu, Kangyi Ding, Xiaolei Liu, Terry Yue Zhuo, Bo Wang, Xingwei Lin, Xiaobing Sun, Linzhang Wang, David Lo

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出KeaRepair，一种基于智能体的自动化漏洞修复方法，通过提取历史漏洞知识并利用工具增强的智能体进行诊断，生成并迭代优化补丁，在55个C/C++漏洞上修复率达83.64%。