大模型推理能力

A Reference-Free Score for Detecting Silent Reasoning Failures in Large Language Models

检测大语言模型中沉默推理失败的无参考分数

Vivek Shukla, Varun Shukla, Atul, Divya Mishra, Mehul Kumar Das

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对大语言模型数学思维链评估的推理-答案一致性差距问题，提出无参考的RAFS分数，结合多维度指标诊断沉默推理与答案提取错误，相关研究在GSM8K、MATH数据集上开展验证。

Probing the Origins of Reasoning Performance: Representational Quality for Mathematical Problem-Solving in RL vs. SFT Fine-Tuned Models

探究推理性能的起源：强化学习（RL）与监督微调（SFT）模型在数学问题求解中的表征质量

Antyabha Rahman, Akshaj Gurugubelli, Omar Ankit, Kevin Zhu, Aishwarya Balwani

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

AI总结 本研究探究RL与SFT微调模型数学推理性能差异的机制，发现RL模型的表征更具线性可分性、深层重要性更高，其token分配变异性或反映在线策略推理的分布。

Comments Second Workshop on XAI4Science, AAAI 2026

MathNet: a Global Multimodal Benchmark for Mathematical Reasoning and Retrieval

MathNet：数学推理与检索的全球多模态基准

Shaden Alshammari, Kevin Wen, Abrar Zainal, Mark Hamilton, Navid Safaei, Sultan Albarakati, William T. Freeman, Antonio Torralba

机构 * MIT（麻省理工学院） ； KAUST（卡塔尔人工智能研究 institute） ； HUMAIN ； Individual Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 MathNet是一个大规模多模态数学问题基准，包含47个国家、17种语言、20年竞赛的30676道专家级数学问题，支持问题解决、数学检索和检索增强生成三个任务，实验表明先进模型在推理和检索任务上仍面临挑战。

Comments ICLR 2026; Website: http://mathnet.mit.edu

Journal ref Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026

ReCo: Reweighting GRPO Against Distributional Concentration

ReCo：针对分布集中问题的GRPO重加权方法

Junoh Park, Junseo Hwang, Wonguk Cho, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔国立大学数据科学研究生院） 纠错

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

AI总结 针对GRPO过度关注高概率响应导致推理覆盖度下降的问题，提出ReCo重加权方法，在多个数学推理基准上提升了大k值下的Pass@k表现。

REGEN: Replay-recycling for Expert-to-Generalist distillation with Offline Reinforcement Learning

REGEN：用于从专家到通用模型蒸馏的离线强化学习的重放回收

Yunjie Chen, Xiaoxin Chen, Fang Wang

机构 * vivo AI Lab（vivo人工智能实验室） ； Department of Computer Science, Sun Yat-Sen University（中山大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型强化学习扩展的挑战，提出REGEN方法，通过回收重放记忆并运用离线强化学习算法训练通用模型，解耦训练过程，降低成本，在多任务上以低成本达类似准确率，还可能变革在线强化学习及扩展训练阶段。

Train Large, Deploy Compact: Structured Compression for Compact Low-Rank Adaptation

大模型训练，紧凑部署：用于紧凑低秩适配的结构化压缩

Xin Yu, Cong Xie, Xunmei Liu, Tiantian Fan, Lingzhou Xue, Zhi Zhang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对LoRA表征能力不足的问题，提出PrunedLoRA框架，通过动态结构化剪枝实现自适应秩分配，在多项微调任务中性能优于LoRA及其变体和现有结构化剪枝方法。

Extremal Chowla sets and their linear analogues: A human-AI mathematical investigation using Co-Scientist

极值乔拉集及其线性类似物：使用联合科学家进行的人机数学研究

Mohsen Aliabadi, Keith Driscoll, Elliot Krop, Petar Sirkovic, Everett Sullivan, Elahe Vedadi

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

AI总结 研究有限群和有限域扩张中与乔拉型序条件相关的极值不变量，通过专家指导的人机合作，利用联合科学家探索示例与策略，得出循环群、有限阿贝尔群及有限域扩张相关公式及结论。

Comments Minor typos have been corrected. Comments welcome!

Smart-TCP: An Agentic AI-based Autonomous and Adaptive TCP Protocol

Smart-TCP：基于智能体AI的自主自适应TCP协议

Yule Han, Kezhi Wang, Yizhe Zhao, Kun Yang

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出Smart-TCP框架，利用大/小语言模型与算术逻辑单元协同决策，实现TCP控制逻辑的自适应，实验显示高精度与全生命周期成功率。

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