大模型推理能力

SimpleOPD: Simple Tokenizer-Agnostic On-Policy Distillation for Long-Context Reasoning

SimpleOPD：适用于长上下文推理的、简单的与分词器无关的在线策略蒸馏

Haonan He, Haodi Lei, Yun Luo, Haoran Zhang, Shunkai Zhang, Yizhuo Li, Shengji Tang, Zhilin Wang, Runzhe Zhan, Lei Bai, Ganqu Cui, Fangchen Yu, Yafu Li, Peng Ye, Ning Ding, Yu Cheng

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本研究提出SimpleOPD方法，通过共享文本空间对齐令牌、引入学生参考KL损失并屏蔽特殊终止令牌优势，将长上下文模型SU-01的推理能力迁移至多类学生模型，在数学及科学基准上取得显著提升。

Cloud-ScPO: Hidden-State Geometry for Semi-Supervised Preference Optimization in LLM Reasoning

Cloud-ScPO：面向大语言模型推理的半监督偏好优化的隐状态几何

Yuzhou Liu, Xiyang Hu

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

AI总结 本研究提出Cloud-ScPO框架，利用少量标注集构建参考云，结合拓扑引导的偏好挖掘与自一致性，在GSM8K等数据集上较ScPO提升LLM数学推理性能。

Comments 14 pages, 2 figures, 7 tables. Preprint

Can Large Language Models Reason about Event-Time Stream-Processing Semantics?

StreamReason-Bench：大型语言模型能否推理事件时间流处理语义？

Zhuoxi Wang, Shibo Zheng, Haoyu Zhang

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

AI总结 该研究构建了StreamReason-Bench基准测试，发现LLM在事件时间流处理语义推理任务上表现不佳，思维链可提升其性能，难点在于事件时间与延迟数据处理。

No Universal Signal Predicts Sample-Level LLM Regression under Version Updates

没有通用信号可预测版本更新下的样本级大语言模型退化

Jia Sheng, Yiwei Lu

机构 * University of Ottawa（渥太华大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 本文研究如何用推理时信号预测LLM版本更新导致的样本级退化，对比单模型与跨版本信号，发现信号有效性具任务依赖性且无通用最优信号，部分跨版本信号可支持选择性回退，从业者可据此选择信号。

The Past and Future of AI Scientists

AI科学家的过去与未来

Ross D. King

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

AI总结 本文综述AI科学家的过去与未来，指出其核心挑战是多技术集成，现有技术已支持构建更通用系统，其有望变革科学，诺贝尔图灵挑战目标进展超前。

APTER: Adaptive Post-Training with Expert-Grounded Rubrics

APTER：基于专家准则的自适应后训练

Xukai Wang, Liangqi Li, Zhiyue Xu, Jingang Zhou, Xiaoyu Shi, Jiansheng Cai, Bo Zhang, Zhe Li, Xu-Yao Zhang

机构 * Ant Digital Technologies, Ant Group（蚂蚁集团数字科技） 纠错

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

AI总结 APTER是将结构化领域知识融入专业复杂推理评估、优化与诊断的框架，通过专家准则生成查询级准则并用于自适应后训练，在数学、医学领域三代模型上均实现性能提升。