大模型推理能力

Rethinking Generalization in Reasoning SFT: A Conditional Analysis on Optimization, Data, and Model Capability

重新思考推理SFT中的泛化：对优化、数据和模型能力的条件分析

Qihan Ren, Peng Wang, Ruikun Cai, Shuai Shao, Dadi Guo, Yuejin Xie, Yafu Li, Quanshi Zhang, Xia Hu, Jing Shao, Dongrui Liu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； 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(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究推理SFT的泛化问题，发现泛化受优化动态、训练数据和模型能力共同影响，指出短训练检查点可能低估泛化能力，数据质量和结构及模型能力均影响泛化效果，且推理提升与安全下降存在不对称性。

Comments Accepted by COLM 2026

LLMs Can Predict Failure Risk, But Struggle to Predict Which Collaboration Protocol Pays Off: Cost-Aware Protocol Routing Across Reasoning Tasks

大语言模型（LLM）可预测失败风险，但难以预测哪种协作协议能产生回报：推理任务中考虑成本的协议路由

Chih-Hsuan Yang, Jingyan Jiang, Cheng-Hau Yang, Vikram Vasudevan, Huihuo Zheng, Venkatram Vishwanath, Rajeev Thakur

机构 * Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； Oregon State University（俄勒冈州立大学） 纠错

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

AI总结 本研究探讨LLM多智能体系统中协作成本与收益的平衡，测试四种协作协议，发现LLM可预测失败风险但难以识别有效协议，置信度可支持初始协作升级，特定协议的成本感知路由仍待解决。

Comments 23 pages, 6 figures; includes appendices and ancillary aggregate-result CSV files

An Agentic AI Framework with Large Language Models and Chain-of-Thought for UAV-Assisted Logistics Scheduling with Mobile Edge Computing

基于大语言模型和链式推理的智能AI框架用于无人机辅助物流调度与移动边缘计算

Hanwen Zhang, Dusit Niyato, Wei Zhang, Xin Lou, Malcolm Yoke Hean Low

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院） ； Seatrium New Energy Laboratory（Seatrium 新能源实验室） ； Ministry of Education (MOE) Tier 1（教育部 Tier 1） ； Research Innovation and Enterprise (RIE) 2025 Industry Alignment Fund-Industry Collaboration Projects (IAF-ICP)（研究创新与企业 (RIE) 2025 行业对齐基金-行业合作项目 (IAF-ICP)） 纠错

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

AI总结 本文提出结合大语言模型和链式推理的智能AI框架，用于解决无人机辅助物流调度中的混合调度问题，通过分层深度强化学习实现无人机路由和任务执行优化，提升物流效率与任务完成率。

Comments 37 pages

KV-Rescue: Recovering Reasoning Language Model KV Eviction Loss via Stepwise Interleaving

KV-Rescue：通过逐步交错恢复推理语言模型的KV驱逐损失

Minsoo Cheong, Woosang Lim, Vincent-Daniel Yun, Sungjoo Yoo

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

AI总结 KV-Rescue是一种无需训练的推理框架，通过交错轻量级辅助模型的推理步骤，结合在线检测器，在驱逐预算B=64时平均恢复了87%的KV驱逐损失准确率，还减少了43%的基础模型token生成量。

Ask, Condition or Abstain: Reinforcement Learning for Missing-Premise Reasoning

询问、条件化或弃权：针对缺失前提推理的强化学习

Yongqi Tong, Zhenyu Zhang, Zimi Liu, Kewei Fu, Mingli Song, Haofei Zhang, Junshao Zhang, Hong Zhu, Jiang-Ming Yang, Xin Zhang, Jianshe Li

机构 * Ant International（蚂蚁国际） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Dingtalk, Alibaba Group（阿里巴巴集团钉钉） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 本研究提出ACA-RL框架，结合MPB基准，训练模型应对缺失前提的推理任务，可询问、条件化或弃权，提升欠定问题处理能力。

Measuring Reward Hacking and Reasoning-Answer Decoupling Under Position-Confounded Optimization

测量位置混淆优化下的奖励黑客行为与推理-答案解耦

Suyash Maniyar, Armaan Sandhu, Abhishek Mishra

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对位置混淆优化下的奖励黑客与推理-答案解耦问题，通过GRPO训练语言模型，发现模型会学习答案位置捷径，推理与答案解耦，且该捷径可跨域迁移，解耦率等指标可区分能力损失与捷径。

Comments Accepted at the AI Measurement Science Workshop, COLM 2026

When Do Explanations Help In-Context Learning? A Comparative Study of Natural Language Explanation Types and Faithfulness

解释何时能帮助上下文学习？自然语言解释类型与忠实度的比较研究

Mahdi Dhaini, Adam Dejl, Juraj Vladika, Volkan Özer, Barbara Plank, Gjergji Kasneci

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； MaiNLP lab, CIS, LMU Munich（慕尼黑大学CIS研究所MaiNLP实验室） 纠错

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

AI总结 该研究通过在6个基准和4个指令调优模型上的比较评估，探究不同来源与选择方式的自然语言解释对上下文学习下游性能的影响，为实际提示流程中解释的选择和报告提供了见解。

Learn What's Left, Not What's Mastered: Saturation Aware Advantage Reweighting for Multi-Reward Policy Optimization

学习剩余内容，而非已掌握内容：面向多奖励策略优化的饱和感知优势重加权方法

Yixuan Wang, Yifei Chen, Haichao Zhang, Haozheng Luo, Xander Wu, Jie Ni, Yun Fu, Nuno Vasconcelos, Yijiang Li

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Northeastern University（东北大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Universität Innsbruck（因斯布鲁克大学） 纠错

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

AI总结 针对多奖励策略优化中现有方法的缺陷，提出SA-MRPO方法，动态分配优化资源，在数学推理、自适应推理、编码任务中均实现性能提升。

Comments 14 pages, 2 figures

SAPE: Sandwich Adapters for Parameter Efficiency in Large Language Model Fine-Tuning

SAPE：用于大语言模型微调参数效率的三明治适配器

Mohammad Aref Jafari-Raddani, Morteza Mohajjel Kafshdooz

机构 * Qom University of Technology（库姆理工大学） 纠错

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

AI总结 SAPE是一种基于三明治式硬权重共享拓扑的PEFT框架，通过隔离边界变换降低内存与计算开销，在低参数约束下，于RoBERTa-large、LLaMA-3.2等模型的多项任务中取得优于现有方法的性能。

Comments 16 pages, 4 figures, 10 tables, includes appendix

ALPS: Measuring Valid Creativity in Large Language Models with Mathematical Construction

ALPS：通过数学构造衡量大语言模型的有效创造力

Eric Xie, Wenqian Ye, Aidong Zhang

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

AI总结 本研究提出ALPS基准，通过要求生成可证正确的原创数学结构或证明其不存在的任务，评估大语言模型的有效创造力，测试发现现有推理模型在证明侧成功率14%、构造侧为0，多数实例未被解决并发布完整ALPS资源。

Comments 14 pages, 3 figures

Rethinking Reverse KL as Adaptive Entropy Distillation

将反向KL重新思考为自适应熵蒸馏

Shizhen Li, Zhiyu Shen, Yuyin Lu, Yunhe Pang, Jielin Song, Yanghui Rao, Fu Lee Wang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； School of Science and Technology, Hong Kong Metropolitan University（香港都会大学科技学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对知识蒸馏难以平衡忠实模仿与鲁棒生成的问题，提出自适应熵蒸馏（AED）方法，通过分解反向KL目标函数并利用教师熵动态校准模仿强度，在指令遵循与数学推理基准上表现更优。

Closing the Loop: A Control-Theoretic Framework for Provably Stable Time Series Forecasting with LLMs

闭环：基于控制理论的具有可证明稳定性的时序预测框架与大语言模型

Xingyu Zhang, Jingyao Wang, Zeen Song, Changwen Zheng, Wenwen Qiang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出F-LLM框架，通过控制理论方法解决大语言模型在时序预测中的误差累积问题，提供理论保证并实验验证其有效性。

Comments Accepted by ACM MM26

Assessing Large Language Models for Stabilizing Numerical Expressions in Scientific Software

评估大语言模型在科学软件中稳定数值表达式的能力

Tien Nguyen, Kirshanthan Sundararajah, Muhammad Ali Gulzar

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文评估大语言模型在数值稳定性任务中的表现，发现其在检测和稳定不稳定的计算方面与传统方法相当，并在某些情况下表现更优，但对控制流和高精度字面量处理较弱。