大模型推理能力

Native Multilingual Chain-of-Thought Reasoning in Low-Resource Southeast Asian Languages

低资源东南亚语言中的原生多语言思维链推理

Sean Gip Lim, William Chandra Tjhi, Hai Leong Chieu

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

AI总结 针对低资源东南亚语言大模型推理的跨语言崩溃与微调瓶颈，提出OSCD算法，结合翻译智能体循环与联合嵌入语义对齐，在AIME25等基准上实现数学推理的显著提升。

Comments 22 pages, 16 figures, 12 tables

Intern-S1-MO: Long-horizon Reasoning Agent for Olympiad?Level Mathematical Problem Solving

长周期推理代理用于竞赛级数学问题求解

Yuzhe Gu, Songyang Gao, Zijian Wu, Lingkai Kong, Wenwei Zhang, Zhongrui Cai, Fan Zheng, Tianyou Ma, Junhao Shen, Haiteng Zhao, Duanyang Zhang, Huilun Zhang, Kuikun Liu, Chengqi Lyu, Yanhui Duan, Chiyu Chen, Ningsheng Ma, Jianfei Gao, Han Lyu, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； MMLab ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； ICMAT Spanish National Research Council（西班牙国家科研 council） ； The High School Affiliated to Renmin University of China（中国人民大学附属高中） ； Ren Hui Academy of Beijing（北京润辉学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Intern-S1-MO，通过多轮分层推理和OREAL-H框架，突破IMO级数学问题的上下文限制，实现26/35分的优异成绩。

Mathematical Reasoning for Unmanned Aerial Vehicles: A RAG-Based Approach for Complex Arithmetic Reasoning

无人机数学推理：基于检索增强生成的方法用于复杂算术推理

Mehdi Azarafza, Mojtaba Nayyeri, Faezeh Pasandideh, Steffen Staab, Achim Rettberg

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Institute For Artificial Intelligence（人工智能研究所） ； Hamm-Lippstadt University of Applied Sciences（哈姆-利普施塔特应用科学大学） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI；logical reasoning(journal_ref)

AI总结 本文提出RAG-UAV框架，通过引入领域文献提升LLM在无人机任务中的数学推理能力，实验表明检索显著提高准确率并减少错误选择。

Comments 15 pages, 7 figures, 4 appendix subsections

Journal ref ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of Large Language Models

TRAM: Enhancing Multimodal Reasoning with Trajectory-Derived Auxiliary Memory

TRAM：利用轨迹衍生辅助记忆增强多模态推理

Kang Liu, Zijing Wang, Yongkang Liu, Mengjie Zhao, Xiaocui Yang, Shi Feng, Yifei Zhang, Daling Wang

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

AI总结 TRAM是一种无需训练的多模态推理增强方法，通过轨迹衍生辅助记忆整合推理信息，在4种MLRM变体的8个基准测试中提升了多模态推理性能。

Beyond the Mean: Multi-Moment Policy Optimization for LLM Reasoning

超越均值：面向大语言模型推理的多时刻策略优化

Yijun Zhang, Yule Xie, Jiaxin Ding, Xin Ding, Fan Xu, Haoxiang Zhang, Luoyi Fu

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

AI总结 本文针对大语言模型推理提出多时刻策略优化（MMPO）框架，联合最小化失败概率分布的多个矩，在五个数学推理基准上优于基线方法，为策略优化目标设计提供新视角。

HPFA: Hypergraph-Based Paired Failure Attribution for LLM Reasoning

HPFA：基于超图的大语言模型推理配对失败归因

Runchuan Zhu, Hongbin Lai, Bowen Jiang, Junrui Zhang, Zhangheng LI, Ostap Kilbasovych, Junyuan Hong

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

AI总结 本研究针对LLM推理的失败归因缺陷，提出HPFA框架，通过超图配对分析高效定位根本原因，提升归因准确率与效率，训练的归因器可改善推理性能。

Does Accuracy Equal Evidence? Reasoning Faithfulness under KV Cache Compression

准确率等同于证据吗？KV缓存压缩下的推理忠实性

Mengting Ai, Jingrui He, Yue Guo

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对大型推理模型，发现KV缓存压缩中存在答案-证据差距，即令牌驱逐类方法可保留高准确率却大幅降低推理忠实性，而量化方法受影响更小，表明失效源于推理轨迹部分丢失。

Comments https://github.com/famous-blue-raincoat/Safe_KV_Compress

Latent Thought Credit: Multi-Answer Credit Assignment for Latent Reasoning

潜思维信用：面向潜推理的多答案信用分配

Xuyang Zhao, Liting Zhang, Zichen Xu, Yong Chen, Wenjia Zeng, Shiwan Zhao, Qicheng Li

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

AI总结 该研究针对潜推理的信用分配难题，提出LTC分层框架，结合多答案估计与GRPO在线策略训练，在数学推理等任务上取得最优平均准确率，可降低奖励估计误差并缓解思维级信用问题。

Escaping Confidence Trap: Evolutionary Decoding for Mathematical Reasoning in Diffusion LLMs

逃离置信陷阱：扩散大语言模型数学推理的进化解码

Zhenhong Sun, Hanqing Zhao, Yatao Bian, Rongcheng Tu, Liuyue Xie, Xu Zhang, Jue Wang, Davide Modolo, Daoyi Dong, Dacheng Tao

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Amazon（亚马逊） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

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

AI总结 针对扩散大语言模型数学推理的置信陷阱，提出无训练的进化解码框架，通过逐步选择与分块变异提升LLaDA 2.0的数学推理可靠性。

CORE: Collaborative Reasoning via Cross Teaching

CORE：通过交叉教学实现协同推理

Kshitij Mishra, Mirat Aubakirov, Martin Takac, Nils Lukas, Salem Lahlou

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 CORE通过交叉教学实现协同推理，利用模型互补性提升推理性能，无需扩大模型规模。

TCPO: Turn-Level Credit Policy Optimization

TCPO：回合级信用策略优化

Sicong Liao, Zhi Chen, Yaohua Tang

机构 * Moore Threads AI（摩尔线程人工智能） 纠错

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

AI总结 该研究针对验证器引导多回合强化学习的信用分配问题，提出TCPO方法，在多类任务和模型上提升了LLM的多回合推理与智能体性能。

When to Vote, When to Rewrite: Disagreement-Guided Strategy Routing for Test-Time Scaling

何时投票，何时重写：基于分歧的策略路由用于测试时扩展

Zhimin Lin, Yixin Ji, Jinpeng Li, Yu Luo, Dong Li, Junhua Fang, Juntao Li, Min Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Department of Foundation Model, 2012 Labs, Huawei（华为2012实验室基础模型部门） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen (HITSZ)（哈尔滨工业大学深圳（哈工大深圳）） 纠错

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

AI总结 本文提出基于输出分歧的策略路由方法，通过动态选择不同扩展策略提升数学推理任务的准确性，减少计算成本。

Question Begets Question: Self-Evolving Curriculum for Reinforcement Fine-Tuning on Competition Mathematics

问题催生问题：面向竞赛数学强化微调的自演进课程

Longtian Bao, Jianyou Wang, Yang Zhang, Youze Zheng, Ramamohan Paturi

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

AI总结 本文针对竞赛数学强化微调的三大困难，提出Question-begets-Question（QbQ）方法及自演进课程，使Qwen2.5-Math-7B的AIME任务pass@1从5.6%提升至16.5%，且能解决更难问题。

Cost-Effective Automated Judging of Natural-Language Mathematical Proofs

自然语言数学证明的高性价比自动评判

Benjamin Grayzel

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

AI总结 该研究以 IMO-GradingBench 为基准，验证 GPT-OSS 120B 等三个低成本模型作为数学证明评判器的效果，发现全票通过规则的低成本方案与前沿模型效果相当，成本低达 100 倍。

Comments 7 pages, 5 figures, 4 tables

Latent Collaboration in Multi-Agent Systems

多智能体系统中的潜在协作

Jiaru Zou, Ruizhong Qiu, Gaotang Li, Xiyuan Yang, Katherine Tieu, Pan Lu, Ke Shen, Hanghang Tong, Yejin Choi, Jingrui He, James Zou, Mengdi Wang, Ling Yang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 提出LatentMAS框架，使LLM智能体在连续潜在空间直接协作，无需文本中介，实现更高精度、更低开销和更快推理。

Comments ICML2026 Spotlight, Project: https://github.com/Gen-Verse/LatentMAS

Reusing Rollouts under Policy Lag: Prefix-Normalized Policy Optimization for LLM Reinforcement Learning

策略滞后下的回滚复用：面向大语言模型强化学习的前缀归一化策略优化

Wenhao Zhang, Yibo Xie, Rui Wang, Jiahua Yang, Lei Jiang, Zibo Yang, Yawei Wang, Jiali Xu, jasperawang, Haoyang Long, Huan Xiong, alantzhao

机构 * Tencent（腾讯） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Jinan University（暨南大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 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中回滚复用导致的离策略问题，提出前缀归一化策略优化（PNPO），在4个更新周期时其数学推理性能优于GSPO，可降低更新批次需求。

AdaMTP: An Adaptive Training Paradigm for Multi-Token Prediction

AdaMTP：一种面向多令牌预测的自适应训练范式

Ziqiang Cui, Han Shi, Bowei He, Yu Pan, Peiyang Liu, Shengyin Sun, Yankai Chen, Haoli Bai, Yichun Yin, Xue Liu, Chen Ma

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 AdaMTP是适配序列内在可预测性的自适应MTP训练范式，通过熵算法划分语义边界抑制噪声梯度，在三类主干模型的多任务基准中均优于标准MTP，兼具性能与推理速度优势。

SOD: Step-wise On-policy Distillation for Small Language Model Agents

SOD：分步式在线蒸馏用于小型语言模型代理

Qiyong Zhong, Mao Zheng, Mingyang Song, Xin Lin, Jie Sun, Houcheng Jiang, Xiang Wang, Junfeng Fang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Large Language Model Department, Tencent（腾讯大语言模型部门） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 针对小型语言模型中工具集成推理的稳定性问题，提出SOD分步式在线蒸馏框架，通过动态调整蒸馏强度缓解教师信号误导，提升推理性能。

A Comparative analysis of Layer-wise Representational Capacity in AR and Diffusion LLMs

对AR和扩散LLM中逐层表示能力的比较分析

Raghavv Goel, Risheek Garrepalli, Sudhanshu Agrawal, Chris Lott, Mingu Lee, Fatih Porikli

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究） 纠错

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

AI总结 本文比较了AR和扩散LLM的表示能力，发现扩散模型产生更全局的表示，而AR模型产生紧密耦合的局部表示，扩散训练引入深度冗余以实现原理性压缩。

Comments v4: improving writing and adding Qwen2.5-Instruct results with all v3 changes

Just on Time: Token-Level Early Stopping for Diffusion Language Models

准时完成：扩散语言模型的标记级早期停止

Zakhar Kohut, Severyn Shykula, Mykola Vysotskyi, Serhii Dmytryshyn, Dmytro Khamula, Michal Zakrzewski, Damian Rynczak, Jacek Małecki, Taras Rumezhak, Volodymyr Karpiv

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

AI总结 本文提出了一种无需训练的标记级早期停止方法，通过动态确定标记收敛点，减少扩散步骤并提升生成效率。

Comments Under review

Start Classifying: Categorical Critics for LLM Reinforcement Learning

开始分类：用于大语言模型强化学习的分类式评判器

Zhijian Zhou, Long Li, Xuan Zhang, Zongkai Liu, Yulei Qin, Ke Li, Xing Sun, Xiaoyu Tan, Chao Qu, Yuan Qi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tencent YoutuLab（腾讯优图实验室） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science（上海科学人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 该研究提出HL-Gauss PPO，将PPO的标量评判器改为分类式预测器，在多任务及Qwen2.5、Qwen3主干上均优于PPO、DAPO基线，可改进评判器信号与优势估计。

Comments Accepted at COLM 2026. 26 pages, 9 figures. Code: https://github.com/ZhijianZhou/HL-guass-ppo

CURE: Local Uncertainty Repair for Block-Parallel Speculative Decoding

CURE：面向块并行推测解码的局部不确定性修复

Aofan Liu, Jingxiang Meng, Fangxin Liu, Yongbiao Chen

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

AI总结 针对并行推测解码的长序列精度下降问题，提出预算感知动态修复树CURE，通过定位高不确定性token修复错误，在多个基准上提升平均接受长度并实现2.66-3.49倍端到端速度提升。

Comments 9 pages, 2 figures, 5 tables

Mask-Based Priors Are More Persistent than Query-Key Initializations

基于掩码的先验比查询-键初始化更具持久性

Mingze Ma, Hemanth Saratchandran, Cameron Gordon, Simon Lucey

机构 * Australian Institute for Machine Learning（澳大利亚机器学习研究所） ； Adelaide University（阿德莱德大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对 Transformer 在布尔外推任务上的系统性错误泛化问题，提出直接初始化注意力掩码的方法，该方法可保留结构先验，在布尔推理等任务上实现优异外推效果。

Weak-to-Strong On-Policy Distillation

弱到强在线策略蒸馏

Fangxu Yu, Weijia Xu, Michael Xu, Tianyi Zhou, Zinan Lin

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 本文提出W2S-OPD框架，从多个弱模型蒸馏提升强学生模型，在数学、代码基准测试中优于OPD，可让学生超越领域教师，监督源更弱时仍能提升性能。

Comments Technical Report

Deconstructing Off-Policy Ratios: Entropy-Scaled Trust Regions for Asynchronous Reinforcement Learning

解构离策略比率：用于异步强化学习的熵缩放信任区域

Guanqun Zhao, Zijun Xie, Binbin Zheng, Enlei Gong, Jiafeng Lu, Yehan Yang, Aoqi Hu, Zeyu Chen

机构 * Baidu（百度） 纠错

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

AI总结 研究异步强化学习中离策略数据问题，提出熵缩放信任区域（ESTR）方法，通过令牌局部熵缩放离策略偏差，无需辅助前向传递等，在多任务和基准测试中优于现有异步方法，提升训练-推理一致性与速度。

Prefix-Guided On-Policy Distillation: Mining Golden Trajectories from Rollouts

前缀引导的在线策略蒸馏：从轨迹中挖掘黄金轨迹

Qingfei Zhao, Huan Song, Shuyu Tian, Jiawei Shao, Xuelong Li

机构 * TeleAI ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对在线策略蒸馏在长程数学推理中效率低、噪声大的问题，提出前缀引导的在线策略蒸馏，通过前缀长度估计轨迹价值，仅对高重叠候选继续生成长轨迹，在多个基准上提升准确率并减少训练时间。

Fairshare Data Pricing via Data Valuation for Large Language Models

Luyang Zhang, Cathy Jiao, Beibei Li, Chenyan Xiong

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 38 (NeurIPS 2025)

A Compute-Matched Re-Evaluation of TroVE on MATH

Tobias Sesterhenn, Ian Berlot-Attwell, Janis Zenkner, Christian Bartelt

机构 * Clausthal University of Technology, Clausthal, Germany（克莱斯特哈尔技术大学） ； Vector Institute, University of Toronto, Toronto, Canada（向量研究所） 纠错

专题命中 数学推理 ：self-correction(abstract)；分类 cs.AI

Journal ref 2nd AI for Math Workshop at ICML 2025