大模型推理能力

GSM-Plus-BN: A Perturbation-Based Benchmark for Bangla Mathematical Reasoning in Large Language Models

GSM-Plus-BN：大语言模型中孟加拉语数学推理的基于扰动的基准测试

Bidyarthi Paul, Nahida Jannat Mayouree, Md. Asif Karim, Sagar Chandra Nath, Swastika Kundu

机构 * Southeast University（东南大学） ； Ahsanullah University of Science and Technology（阿山努拉科技大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型中孟加拉语数学推理评估缺乏的问题，引入GSM-Plus-BN数据集，用9000个样本评估六个开源LLMs，对比标准提示和思维链提示，发现大模型鲁棒性好，思维链提示有提升，但与英语基准有差距，为相关研究提供新资源和基线。

AIMO Interpretability Challenge

AIMO可解释性挑战

Michal Štefánik, Philipp Mondorf, Andreas Waldis, Qianying Liu, Chuan Yang, Michal Spiegel, Josef Kuchař, Marek Kadlčík, Adam Vawda-Oomerjee, Chaoran Liu, Simon Frieder, Barbara Plank, Fazl Barez, Pontus Stenetorp

机构 * National Institute of Informatics（日本国立信息学研究所） ； Munich Center for Machine Learning / MaiNLP LMU（慕尼黑机器学习中心/慕尼黑大学语言与文学计算研究所） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； Masaryk University（马萨里克大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 提出AIMO可解释性挑战，基于前沿数学语言模型内部机制区分稳健与虚假推理。利用AIMO问题等资源，提供推理问题、模型访问及鲁棒性评估，助参与者开发识别稳健模型的方法，创建新基准和基线系统，连接可解释性与泛化研究。

Comments Accepted Competition at NeurIPS 2026

Consensus as Privileged Context for Label-Free Self-Distillation

作为无标签自蒸馏特权上下文的共识

John Gkountouras, Josip Jukić, Ivan Titov

机构 * ILLC, University of Amsterdam（逻辑、语言与计算研究所，阿姆斯特丹大学） ； ILCC, University of Edinburgh（信息实验室，爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在提高无标签大语言模型推理准确性，提出CANON方法将共识转化为token级监督，通过采样多个解决方案并以达到多数答案的方案为条件设置模型快照来监督。实验表明该方法大幅提升性能，还能迁移，改进非单纯分布锐化。

GFlowRL: Scaling Distribution-Matching RL to Large Language Models

GFlowRL：将分布匹配强化学习扩展到大型语言模型

Xiaodong Liu, Michael Xu, Jack W. Stokes, Paul Smolensky, Doug Burger, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 研究旨在将GFlowNet风格的RL扩展到大型语言模型，提出GFlowRL算法，去除辅助分区网络，用批内蒙特卡罗估计替代学习的分区函数，并通过两个稳定器实现奖励分布匹配，在多个基准测试中表现出色，能稳定扩展到不同架构。

Comments 31 pages, 8 figures, 17 tables

SIVA-RL: Sensitivity-Invariance Visual Alignment for Multimodal Reinforcement Learning

SIVA-RL：用于多模态强化学习的灵敏度不变视觉对齐

Cheng Tang, Junzhi Ning, Min Cen, Wei Li, Xinyi Zeng, Pinxian Zeng, Rongbin Li, Qiming Zhu, Yuqiang Li, Junjun He, Yirong Chen, Ming Hu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Sichuan University（四川大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究多模态强化学习中视觉语言模型预测与视觉证据结合问题，提出SIVA-RL框架，通过特定方法构建局部干预并以奖励下降为权重驱动对齐，在多基准测试中相比基线改进了模型。

Comments 27 pages, 11 figures

Interventional Grounding Audits: Black-Box Premise-Dependency Tests for LLM Chain-of-Thought via Predicate Substitution

介入式基础审计：通过谓词替换对大语言模型思维链进行黑盒前提依赖性测试

Hironao Nakamura

专题命中 代码与定理证明 ：chain-of-thought(title,abstract)；reasoning(abstract,comments)；CoT(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究大语言模型思维链前提依赖性问题，提出介入式基础审计方法，通过谓词替换干预前提并重新运行模型，在ProntoQA基准测试中检测前提依赖性表现优异，还发现了“正确答案，错误推理”信号。

Comments Accepted at the ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of Large Language Models (https://iclr.cc/virtual/2026/10017466)

CAVA: Canonical Action Verification and Attestation for Runtime Governance of Agentic AI Systems

CAVA：用于智能代理人工智能系统运行时治理的规范动作验证与认证

Zexun Wang

机构 * Ond Holdings Inc（Ond控股公司） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究智能代理人工智能系统异构运行时带来的治理问题。提出CAVA，将异构代理活动转换为规范动作对象。通过基准参考实现研究，为部署者端人工智能治理提供动作级规范化和语义模式的系统表述。

Comments 35 pages. Working paper on canonical action verification, runtime governance, semantic pattern detection, and approval-bound action receipts

Improving Molecular Property Prediction in Small Language Models Using Graph-based Tools

使用基于图的工具改进小语言模型中的分子性质预测

Konstantinos Bougiatiotis, Dimitrios Kelesis, Georgios Paliouras

机构 * Institute of Informatics and Telecommunications, National Center for Scientific Research “Demokritos（信息与电信研究所，国家科学研究中心“德谟克利特”） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract,comments)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对小语言模型在分子性质预测时的结构盲目性问题，提出模块化上下文增强提示框架，通过GNN专家模型和提取子图来辅助预测，在MUTAG和Tox21数据集上实验表明该方法能显著提升预测准确性，验证了基序相关性，但与专门GNN模型仍有差距。

Comments Presented at the 2nd Causal Neuro-symbolic Artificial Intelligence (Causal NeSy): Toward Agentic LLMs with Neuro-Symbolic and Graph Based Reasoning Workshop @ ESWC2026

Groc-PO: Grounded Context Preference Optimization for Truthful Multimodal LLMs

Groc-PO：用于真实多模态大语言模型的基于上下文的偏好优化

Zhixiao Zheng, Zheren Fu, Zhiyuan Yao, Chunxiao Liu, Dongming Zhang, Zhendong Mao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Xiaomi Corporation（小米公司） ； State Key Laboratory of Communication Content Cognition, People’s Daily Online（人民日报社传播内容认知国家重点实验室） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对多模态大语言模型的不真实问题，提出基于上下文的偏好优化框架Groc-PO，构建相关数据集，通过多阶段偏好样本捕捉基础上下文，加强上下文相关推理，减轻跨阶段错误传播，提升模型性能。

Comments Accepted by ACM-MM 2026

Discourse-Aware Policy Analysis with Argumentation: A Hybrid LLM-Symbolic Framework for Disaster Governance

基于论证的话语感知政策分析：灾害治理的混合大语言模型-符号框架

Stylianos Loukas Vasileiou, Olga Derendiaeva

机构 * New Mexico State University（新墨西哥州立大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究灾害治理中政策文件推理隐含问题，提出混合大语言模型-符号框架Apaf，通过分类论点、生成框架介导关系子类型进行关键话语分析，发布新数据集，论证图准确、可解释且跨辖区稳定。

Music-to-Dance Generation via Atomic Movements

通过原子运动生成音乐驱动的舞蹈

Xinhao Cai, Yixuan Sun, Minghang Zheng, Qingchao Chen, Xin Jin, Song-chun Zhu, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机研究所） ； School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（北京大学电子工程与计算机科学学院） ； National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学健康数据科学研究所） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence（北京通用人工智能研究院） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究音乐驱动的舞蹈生成问题，提出结构感知框架，将编排建模为原子运动序列，经数据分割、聚类及大语言模型处理得到原子运动注释，设计两阶段生成框架，提升舞蹈生成的结构连贯性、节奏对齐和自然度，增强可解释性与可控编辑性。

Explaining Reinforcement Learning Agents via Inductive Logic Programming

通过归纳逻辑编程解释强化学习智能体

Celeste Veronese, Edoardo Zorzi, Daniele Meli, Alessandro Farinelli

机构 * University of Verona（维罗纳大学） ； Sapienza University of Rome（罗马第一大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究致力于推进可解释强化学习，引入客观指标量化策略可解释性。采用归纳逻辑编程提取符号表示并定义新指标，实验表明这些指标能突出特定动作学习动态，提供细粒度洞察，揭示多智能体模式，助力策略转移与泛化。

Automatic Ordinary Differential Equations Discovery For Biological Systems Using Large Language Model Powered Agentic System

使用由大语言模型驱动的智能体系统自动发现生物系统中的常微分方程

David Krongauz, Arad Zulti, Eran Segal, Teddy Lazebnik

机构 * Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Haifa（海法大学） ； Jonkoping University（延雪平大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究旨在用大语言模型驱动智能体系统自动发现生物系统常微分方程。提出MEDA系统，能检索知识、定义变量、生成约束等。通过多种任务评估，该系统可恢复正确变量，实现结构恢复，生成合理模型，还明确关键组成部分。

Intuitionistic Dynamic Logic

直觉主义动态逻辑

Lukas Zenger

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究直觉主义动态逻辑的数学理论，涵盖五种该逻辑。通过开发证明论工具、进行语义研究，建立相关性质与界限。主要贡献为开发演算、获有限模型性质及可判定性、给出直觉主义线性时态逻辑完备公理系统。

Comments PhD Thesis

JW-ASTClaw: A Generalizable Multi-Agent Framework for Autonomous Solar Telescope and Its Implementation within Chinese Meridian Project

JW-ASTClaw：一种用于自主太阳望远镜的通用多智能体框架及其在中国子午工程中的实现

Li-Yue Tong, Jia-Ben Lin, Yuan-Yong Deng, Ying-Zi Sun, Ming-Fu Shao, Hui Wang, Chen Yang

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究将大语言模型驱动的自主控制系统部署在太阳望远镜上，采用多智能体框架及解耦三层架构，通过感知智能体编码专业知识，经中央推理引擎处理，实现实时自适应调度，跨季节验证效果良好，提升了观测等多方面能力。

Comments 17 pages, 6 figures,

Where Should RL Post-Training Compute Go? Model Size, Search, Learning, and Feedback

强化学习训练后计算资源应投向何处？模型大小、搜索、学习与反馈

Patrick Wilhelm, Odej Kao

机构 * Technische Universität Berlin（柏林工业大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究强化学习训练后计算资源分配问题，引入浮点运算核算框架，通过LoRA适配的Qwen2.5策略发现条件分配前沿，揭示模型选择与训练分配关联及奖励系统对核算影响，提出RACE协议，建议相关论文报告总浮点运算及计算分配方式。

Grounded world models in biological organisms and future embodied AI

生物有机体和未来具身人工智能中的基础世界模型

Giovanni Pezzulo, Davide Nuzzi, Marco D'Alessandro, Riccardo Proietti, Roberto Bottini, Paul Cisek

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨生物有机体中基础世界模型，通过五个神经回路例子揭示当前具身人工智能缺失的特征，如内在动力学作用等，还讨论了生物系统原则对未来具身人工智能的影响。

S-squared-VLA: Decoupling Semantic and Spatial Streams in Vision-Language-Action Models for Autonomous Driving

S平方-VLA：自动驾驶视觉-语言-动作模型中语义与空间流的解耦

Jianguo Yu, Rukang Wang, Duanfeng Chu, Chen Wang, Renju Feng, Liping Lu

机构 * School of Mechanical and Electronic Engineering, Wuhan University of Technology（武汉理工大学机电工程学院） ； Intelligent Transportation Systems Research Center, Wuhan University of Technology（武汉理工大学智能交通系统研究中心） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Wuhan University of Technology（武汉理工大学计算机科学与人工智能学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 研究针对自动驾驶中视觉语言模型生成低级控制动作的局限，提出S平方-VLA解耦语义和空间流，语义流用于意图推理，空间流保留空间特征并赋予先验，双流规划适配器融合二者，在基准测试中取得新的最先进水平，优于基线。

A Hybrid Sampling-Based Trajectory Planner with Game-Theoretic Guidance for Autonomous Racing

一种基于混合采样的具有博弈论引导的自主赛车轨迹规划器

Alexander Langmann, Frederico Pita de Araujo, Mattia Piccinini, Johannes Betz

机构 * Professorship of Autonomous Vehicle Systems, TUM School of Engineering and Design, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学工程与设计学院自动驾驶车辆系统教授组） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 针对自主赛车在多智能体场景下的规划问题，提出将博弈论推理集成到基于采样的运动规划器的混合架构，利用离线学习势函数和在线梯度优化生成交互参考路径，在模拟环境中验证该方法能诱导防御行为且无计算负担。

Comments Accepted to IEEE ITSC 2026

TRACE: Turn-level Reward Assignment via Credit Estimation for Long-Horizon Agents

TRACE：通过信用估计进行长期奖励分配的回合级奖励分配

Leitian Tao, Baolin Peng, Wenlin Yao, Tao Ge, Hao Cheng, Mike Hang Wang, Jianfeng Gao, Sharon Li

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对多轮智能体训练后的信用分配难题，提出TRACE方法，通过特定状态转换、对数概率获取及转换等步骤进行奖励分配。该方法无需额外训练，在长期复杂搜索任务中显著提升基础模型工具使用能力，在基准测试中表现良好且学习曲线更佳。

Comments 26 pages

Harness Handbook: Making Evolving Agent Harnesses Readable,Navigable, and Editable

Harness手册：使不断演进的智能体框架具有可读性、可导航性和可编辑性

Ruhan Wang, Yucheng Shi, Zongxia Li, Zhongzhi Li, Yue Yu, Junyao Yang, Kishan Panaganti, Haitao Mi, Dongruo Zhou, Leoweiliang

机构 * Tencent（腾讯） ； Indiana University（印第安纳大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究智能体框架演进中行为定位难的问题，提出通过Harness手册和行为引导的渐进式披露，以行为为中心自动合成框架表示并辅助规划，提高行为定位和编辑计划质量，助力复杂智能体系统发展。

Comments 29 pages, 6 figures. Project page: https://ruhan-wang.github.io/Harness-Handbook/

Towards Enhancing 3D Spatial Reasoning in Medical Multimodal Large Language Models

迈向增强医学多模态大语言模型中的 3D 空间推理

Zhuoyuan Fu, Zeshang Li, Yiqiong Zhang, Hangui Lin, Yan Shu, Yan Li, Binyang Li, Yaru Zhao

机构 * University of International Relations（国际关系学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)

AI总结 研究旨在增强医学多模态大语言模型的 3D 空间推理。通过新型逐片数据合成范式构建结构化推理数据集，用其对二维预训练模型进行指令微调，提升了模型在 3D 医学基准测试中的性能，缩小了与原生 3D 架构的差距。

ThinkBLOX: 3D Indoor Scene Generation with Progressive Reasoning

ThinkBLOX：基于渐进推理的3D室内场景生成

Yuan Xiao, Can Wang, Xiangyu Kong, Jing Liao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Information Science and Technology University（北京信息科技大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)

AI总结 研究针对传统与现有3D室内场景生成方法不足，提出基于VLM的渐进推理框架ThinkBLOX，构建数据集并采用监督微调与新强化学习方案，在多方面优于基线，支持多样3D场景应用。

Comments 20 pages

Multi-Agent Collaborative Reasoning with Tool-Augmented Evidence for Urban Region Profiling

基于工具增强证据的多智能体协作推理用于城市区域剖析

Xixuan Hao, Yutian Jiang, Jiabo Liu, Yihang Yang, Guangyin Jin, Song Gao, Yuxuan Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Chang’an University（长安大学） ； University of Wisconsin - Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对城市区域剖析问题，提出UrbanAgent框架，通过多智能体协作推理解决跨模态不一致，将指标预测扩展为闭环过程，经实验验证其性能优于现有基线，在未见城市设置中有强泛化性。

Comments Accepted by KDD 2026

AI-Augmented Adaptive Digital Twin Modeling for Brain Tumor Evolution Prediction and Treatment Scheduling

用于脑肿瘤进化预测和治疗计划安排的人工智能增强自适应数字孪生建模

Wenxi Liu, Michael Trimboli, Xianqi Li

机构 * Florida Institute of Technology（佛罗里达理工学院） ； Department of Mathematics and Systems Engineering（数学与系统工程系） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对脑肿瘤进化预测和治疗计划难题，提出人工智能增强自适应数字孪生框架，集成多种模型与方法。实验表明该框架能有效提升预测准确性，降低肿瘤负荷，为患者特异性治疗优化提供统一框架，奠定向现实治疗计划转化基础。

Learning Physics-Guided Residual Dynamics for Deformable Object Simulation

学习用于可变形物体模拟的物理引导残差动力学

Shivansh Patel, Kaifeng Zhang, Sanjay Pokkali, Svetlana Lazebnik, Yunzhu Li

机构 * UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对可变形物体模拟中动力学预测难的问题，提出物理引导残差动力学（PGRD）框架，结合物理与学习方法优势，采用特定架构和公式，在多物体模拟上结果更准，还展示了其在操作规划和交互式模拟中的应用效用。

Comments Website: https://pgrd-robot.github.io/

HRO: Hierarchical Room-to-Object Framework for Zero-Shot Object Goal Navigation with Large Language Models

HRO：用于基于大语言模型的零样本目标导航的分层房间到物体框架

Luyuan Jia, Yinfeng Yu

机构 * School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） ； Joint Research Laboratory for Embodied Intelligence, Xinjiang University（新疆大学具身智能联合研究实验室） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing, Xinjiang University（新疆大学丝绸之路多语言认知计算国际联合研究实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对零样本目标导航问题，提出LLM驱动的分层房间到物体（HRO）框架，引导智能体粗到细探索导航至目标物体，实验表明该框架在Gibson和HM3D数据集上优于现有基于LLM的方法。

Comments Main paper (6 pages). Accepted for publication by IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics 2026 (IEEE SMC 2026)

Joint On-and-Off Policy Learning for Vision-and-Language Navigation

用于视觉与语言导航的联合在线与离线策略学习

Qingrong He, Lin Zhao, Kevin Zheng, Liang Lin

机构 * Joy Future Academy（京东探索研究院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究视觉与语言导航问题，提出JOP-VLN框架，通过三阶段训练流程，协同结合离线策略模仿学习和在线策略探索，采用高熵轨迹采样和纠错优先轨迹排序策略，在相关基准上取得高成功率，创技术新水平。

Comments Accepted by IROS 2026

Just-In-Time Scene Graph Growth: Combating Perceptual Saturation in Long-Horizon Robotics

即时场景图增长：应对长期机器人感知饱和

Yue Chang, Rufeng Chen, Yifan Tian, Dazhi Huang, Zhaofan Zhang, Yi Chen, Wenze Zhang, Li Chen, Hui Xiong, Sihong Xie

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对长期机器人任务中传统3D场景图构建方式导致感知饱和的问题，提出JITOMA闭环框架，利用任务热图过滤观察、大语言模型解析意图动态唤醒锚点，经JITOMA-Bench评估，该框架有效减小图大小和延迟，保持处理时间稳定。

Partially Correlated Verifier Cascades in LLM Harnesses: Concave Log-Odds, Polynomial Reliability, and Blind-Spot Ceilings

大语言模型工具中的部分相关验证级联：凹对数优势、多项式可靠性和盲点上限

Jiangang Han

机构 * Independent researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型工具中部分相关验证级联，将生成器错误接受率建模为潜在变量，给出理论。包括凹对数优势、多项式可靠性等特性，可测量，通过合成测试对比不同方法效果，指出实际应通过去相关而非加门提升可靠性。

Comments 14 pages, 2 figures. Code and synthetic-recovery experiments: https://github.com/jianganghan/harness-verifier-cascades