大模型推理能力

Recursive Harness Self-Improvement

递归工具自我改进

Hyunin Lee, Jinglue Xu, Jeffrey Seely, Donghyun Lee, Matei Zaharia, Yujin Tang

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

AI总结 研究在模型-工具协同进化中，通过递归工具自我改进（RHI）优化用户构建工具，以提高执行轨迹质量和智能体性能。RHI将工具表示为提示级规范，经成对反馈迭代改进，在多任务中提升了低推理能力智能体性能，降低推理成本。

Comments This work addresses the first half of the model-harness coevolution loop

ToolVerse: Unlocking Massive Environments and Long-Horizon Tasks for Agentic Reinforcement Learning

ToolVerse：为智能强化学习解锁大规模环境和长时任务

Shuaiyu Zhou, Fengpeng Yue, Zengjie Hu, Yuanzhe Shen, Chenyang Zhang, feng hong, Cao Liu, Ke Zeng

机构 * LongCat Interaction Team, Meituan（美团长猫互动团队） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 研究针对LLM智能体在复杂环境中工具集成问题，提出ToolVerse框架。通过构建大规模训练环境、设计任务策略及提出新算法，经实验验证该框架能增强LLM长时工具使用能力，提升性能与推理能力。

Energy-guided Recursive Model

能量引导递归模型

Yifei Zhao, Ying Tang

机构 * Institute of Fundamental and Frontier Sciences, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学基础与前沿研究院） ； School of Physics, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学物理学院） ； Key Laboratory of Quantum Physics and Photonic Quantum Information, Ministry of Education, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学量子物理与光子量子信息教育部重点实验室） ； Non-classical Information Science Basic Discipline Research Center of Sichuan Province, University of Electronic Science and Technology of China（四川省非经典信息科学基础学科研究中心） 纠错

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

AI总结 研究递归推理模型测试时扩展缺乏原则机制的问题，提出能量引导递归模型（ERM），利用霍普菲尔德能量定义选择器，与能量技术集成，在数独等问题上达最优解，优于其他模型，为有效推理提供途径。

What Should a Skill Remember? Quality--Cost Trade-offs in Cost-Aware Skill Rewriting for Language Model Agents

技能应记住什么？语言模型代理中成本感知技能重写的质量-成本权衡

Qinghua Xing, Yinda Chen, Yaping Jin, Zhenhe Wu, Bohan Lin, Hang Zhou, Xinghao Chen, Hanting Chen, Zhiwei Xiong

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 研究语言模型代理中技能重写的质量-成本权衡，提出信息保留策略，在SkillsBench上实现成本降低7%-14.7%且保持验证质量。