大模型推理能力

Verifier-Based Reinforcement Fine-Tuning of Reasoning Models for Thermal Energy Storage Control

基于验证器的热能存储控制推理模型强化微调

Takumi Shioda, Kohei Terashima, Tatsuo Nagai

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Tokyo University of Science（东京理科大学） 纠错

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

AI总结 研究针对建筑物热能存储控制中模型难以扩展的问题，采用基于可验证奖励的强化学习，通过强化微调训练开放权重推理模型，在简单办公楼TES基准测试中取得较好效果，明确了规划模式转移情况，推动了相关测试与验证器发展。

Comments 29 pages, 8 figures

EVOQUANT: Self-Evolving Verifier-Guided Strategy Optimization for Robust Quantitative Trading

EVOQUANT：用于稳健量化交易的自进化验证器引导策略优化

Jie Mao, Changlun Li, Xiang Li, Qiqi Duan, Jinhui Yuan, Xiang Liu, Yuyu Luo, Jing Tang, Xiaowen Chu, Nan Tang

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Paradoox AI Research（悖论人工智能研究） 纠错

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

AI总结 研究针对量化策略优化多依赖人工且易出错的问题，提出EVOQUANT框架，利用大语言模型诊断瓶颈、生成候选编辑，经多阶段验证选最佳策略，能提炼经验持续改进，实验表明该方法有效提升夏普比率，为金融策略研究提供新途径。

CASHEW: Stabilizing Multimodal Reasoning via Iterative Trajectory Aggregation

CASHEW: 通过迭代轨迹聚合稳定多模态推理

Chaoyu Li, Fei Tao, Pooyan Fazli

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； NewsBreak 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出CASHEW框架，通过迭代聚合多候选推理轨迹并利用视觉验证过滤幻觉步骤，以及其强化学习变体CASHEW-RL，显著提升多模态推理的稳定性和准确性。

Keep Policy Gradient in Charge: Sibling-Guided Credit Distillation for Long-Horizon Tool-Use Agents

保持策略梯度主导：面向长程工具使用智能体的兄弟引导信用蒸馏

Tianyu Ding, Jianhong Xin, Juan Pablo De la Cruz Weinstein

机构 * Amazon Web Services（亚马逊云服务） 纠错

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

AI总结 针对长程工具使用强化学习中轨迹级优势信号稀疏的问题，提出兄弟引导信用蒸馏（SGCD），通过动态采样成功与失败轨迹、外部LLM对比生成逐步信用参考，实现密集信用分配，在AppWorld和τ³-airline任务上显著提升性能。

Multi-Perspective Agentic Program Repair via Code Property Graphs and Temporal Execution Graphs

通过代码属性图和时间执行图进行多视角智能程序修复

Zhili Huang, Ling Xu, Hongyu Zhang

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

AI总结 研究针对大语言模型在自动程序修复中的局限，提出CT-Repair框架，通过代码属性图和时间执行图表示证据，利用三阶段过滤管道及多视角智能体分析错误并生成修复策略，实验证明该方法能有效提高修复有效性。

Comments 12 pages, 5 figures, 10 tables

Accepted Prefixes Are Not All You Need: A Negative Result on PEFT-Based Block-Diffusion Drafting

接受前缀并非全部所需：基于PEFT的块扩散草稿生成的负面结果

Abdurrahman Javat, Allan Kazakov

机构 * Bahçeşehir University（巴赫切希尔大学） 纠错

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

AI总结 研究基于PEFT - BD的推测性解码方法，虽有避免分词器不匹配等优点，但在Qwen3 - 0.6B实验中未实现实际加速，因草稿生成器计算不高效。结果表明成功推测性解码需草稿生成器执行成本远低于验证器。