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AI 大模型

大模型推理能力

大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。

2026-07-17 至 2026-07-17 共收录 3 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 测试时计算 3 篇

2607.14552 2026-07-17 cs.CL cs.AI 新提交 81%

Answer-Conditioned Chains of Thought Degrade Verifiable-Reasoning Distillation in Large Language Models

答案条件思维链降低大语言模型中的可验证推理蒸馏

Jungseob Lee, Seungyoon Lee, Suhyune Son, Dongyub Jude Lee, Sungbin Han, Sugyeong Eo, Heuiseok Lim

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

AI总结 研究发现大语言模型推理能力蒸馏中,答案条件思维链会降低训练数据质量,导致可验证推理准确性下降,损失随难度增加,机制是从答案反向合理化,危害是数据属性,建议盲目生成答案。

Comments 13 pages, 4 figures, 14 tables. Code: https://github.com/js-lee-AI/answer-leakage

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2607.14242 2026-07-17 cs.CL 新提交 79%

Implicit Reasoning Steering via Concept Chaining

通过概念链进行隐式推理引导

Xiao Ye, Sanika Chavan, Yuxi Huang, Shahriar Kabir Nahin, Muhao Chen, Anshuman Chhabra, Ben Zhou

机构 * School of Computing and Augmented Intelligence, Arizona State University(亚利桑那州立大学计算与增强智能学院) Department of Computer Science, University of California, Davis(加利福尼亚大学戴维斯分校计算机科学系)

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

AI总结 研究大语言模型推理脆弱性,提出概念链方法,通过生成连接段落继续预训练模型,使自然文本能引导模型预测,揭示推理脆弱性可被利用,为潜在偏差影响模型决策创造渠道。

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2606.01185 2026-07-17 cs.AI 版本更新 57%

"Skill Issues'': Data-Centric Optimization of Lakehouse Agents

技能问题:湖仓代理的数据中心优化

Nicole Rose Schneider, Davide Ghilardi, Giacomo Piccinini, Jacopo Tagliabue

机构 * University of Maryland(马里兰大学) Università Milano Bicocca(米兰Bicocca大学) Bauplan Labs(Bauplan实验室)

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

AI总结 针对分支湖仓Bauplan上的编码代理,提出数据中心的优化流程,通过生成任务验证器对、在隔离沙箱中执行候选技能并利用追踪信号和程序化检查评分,将准确率提升31.9%。

Comments Pre-print of paper accepted at ADS @ VLDB 2026, Boston

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