大模型推理能力

Demystifying Video Reasoning

揭秘视频推理

Ruisi Wang, Zhongang Cai, Fanyi Pu, Junxiang Xu, Wanqi Yin, Maijunxian Wang, Ran Ji, Chenyang Gu, Bo Li, Ziqi Huang, Hokin Deng, Dahua Lin, Ziwei Liu, Lei Yang

机构 * SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(title,abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过实验揭示视频扩散模型中的推理主要发生在去噪步骤中，提出链式步骤（CoS）机制，并发现工作记忆、自我修正和感知先行等涌现行为，最后提出一种无需训练的集成策略来提升推理能力。

Comments Homepage: https://www.wruisi.com/demystifying_video_reasoning

Persistent Convolution: A Topological Framework for AI Alignment Testing and Semantic Space Characterization

持久卷积：用于AI对齐测试和语义空间表征的拓扑框架

Tyler Ashoff, Jordan Rodu

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

AI总结 本研究开发了一种基于拓扑的多模态对齐测试，以提升不透明AI模型部署、选择与比较的可解释性，助力AI对齐测试与语义空间表征。

Comments Code available at github.com/tylerashoff/persiscope (PyPI: persiscope)

Conformal Cascade: Distribution-Free Accuracy Guarantees for Multi-Tier LLM Inference

共形级联：多层大语言模型推理的无分布精度保证

Yifan Dou, Shikan Lian, Shibo Li

机构 * Department of Computer Science, Florida State University（佛罗里达州立大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究针对LLM级联推理成本高、置信分数校准不当等问题，提出共形级联框架，以共形预测集大小为推迟规则，提供无分布精度保证，在多基准测试中表现优于启发式级联，且无需模型训练，仅需黑盒API访问。