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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。

2026-08-13 至 2026-08-13 共收录 5 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 其他推理 5 篇

2608.11660 2026-08-13 cs.CL cs.AI cs.LG 新提交 67%

Hybrid-Policy Self-Editing for Composable Unstructured Knowledge Editing

用于可组合非结构化知识编辑的混合策略自编辑

Tianci Liu, Zihan Dong, Tianchun Li, Yi-Chung Chen, Qiming Cao, Xingchen Wang, Shiyang Wang, Zichen Miao, Linjun Zhang, Haoyu Wang, Jing Gao

机构 * University of Tennessee(田纳西大学) Rutgers University(罗格斯大学) Purdue University(普渡大学) University at Albany(奥尔巴尼大学)

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

AI总结 该研究针对现有非结构化知识编辑存在的可组合性缺失问题,提出HPSE方法,通过构建混合生成结果实现主动自蒸馏,在多种LLM及编辑工具上取得即插即用的性能提升。

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2608.11233 2026-08-13 cs.CL cs.AI cs.LG 新提交 67%

Retrofitting Recurrent Depth into a Pretrained Language Model: Installation, Extrapolation, Transfer, and Retention at Two Parameter Budgets

将循环深度改造融入预训练语言模型:在两个参数预算下的安装、外推、迁移与保留

Mark Shapiro

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

AI总结 该研究在Qwen2.5-0.5B-Instruct中融入循环深度,在两个参数预算下实现安装,其模型在ARC测试集等任务上性能优于同等规模基准,可外推至1.5倍监督深度,推理速度更快。

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2604.02512 2026-08-13 cs.CL cs.AI 版本更新 62%

Social Meaning in Large Language Models: Structure, Magnitude, and Pragmatic Prompting

大语言模型中的社会意义:结构、规模与语用提示

Roland Mühlenbernd

机构 * Leibniz-Centre General Linguistics, Berlin, Germany(莱布尼茨普通语言学中心,柏林,德国)

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

AI总结 本文研究大语言模型在社会意义上的表现,提出两种校准指标并探讨语用理论指导的提示策略对模型校准的影响,发现提示策略能有效减少模型在规模校准上的偏差。

Journal ref Proceedings of the 15th Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics (CMCL) @ LREC 2026, pages 162-171

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2608.11758 2026-08-13 cs.CL 新提交 57%

AWARe: Mitigating Catastrophic Forgetting via Activation-Weighted Adaptive REtention

AWARe:基于激活加权的自适应保留缓解灾难性遗忘

Juncheng Liao, Jinfan Lv, Guoming Wang, Jupeng Zheng, Ling Xiao, Siliang Tang

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University(浙江大学软件学院) College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University(复旦大学智能机器人与先进制造学院) School of Artificial Intelligence, Sun Yat-Sen University(中山大学人工智能学院) Graduate School of Information Science, Hokkaido University(北海道大学信息科学研究院)

专题命中 其他推理 :reasoning(abstract);分类 cs.CL

AI总结 针对多模态大语言模型微调时的灾难性遗忘问题,提出无需修改架构的AWARe方法,通过激活加权控制参数更新,在保留上游能力的同时提升下游性能。

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2608.11676 2026-08-13 cs.AI 新提交 57%

XBridge: Entity-Grounded Latent Bridge for Heterogeneous LLM Communication

XBridge:面向异构大语言模型通信的实体锚定隐空间桥接器

Wooseong Yang, Wei-Chieh Huang, Weizhi Zhang, Yu Wang, Philip S. Yu, Junhyun Lee

机构 * Hankuk University of Foreign Studies(韩国外国语大学) Noah’s Farm(诺亚农场) University of Illinois Chicago(伊利诺伊大学芝加哥分校) Capital One AI Foundations(Capital One AI 基金会)

专题命中 其他推理 :reasoning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 XBridge是免解码的异构大语言模型通信协议,通过词汇锚定映射和隐空间丰富桥接器解决跨架构通信的实体身份丢失问题,在多模型、多基准测试中表现优于现有方法,参数开销低。

Comments 18 pages, 4 figures

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