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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。

2026-08-21 至 2026-08-21 共收录 5 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 其他推理 5 篇

2608.19355 2026-08-21 cs.MM cs.CV 新提交 82%

GRACE: Grounded Reasoning via Adapter Composition and Evidence-Aware Calibration for Educational Visual Question Answering

GRACE:基于适配器组合与证据感知校准的教育视觉问答的接地推理

Xinjin Li, Yudi Xia, Xi Zhao, Yiliu Xu, Yining Liu, Cheng Lu, Yujian Long, Yu Ma, Jinghan Cao, Liang Fan, Yeyun Xu

专题命中 其他推理 :reasoning(title,abstract)

AI总结 针对教育视觉问答的问题-选项捷径问题,提出GRACE框架,利用结构化教育状态实现参数高效多模态适配,在ScienceQA上提升了多项准确率。

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2608.19408 2026-08-21 cs.AI cs.LG 新提交 81%

Beyond Imitation: Filtering On-Policy Distillation by Reasoning Progress

超越模仿:通过推理进度过滤在线策略蒸馏

Chen Yang, Haiyuan Wan, Rengrong Xiong, Yize Chen, Danny H.K. Tsang

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

AI总结 针对在线策略蒸馏中教师奖励与真实推理进度不匹配的问题,提出R2-OPD方法,通过过滤冲突奖励提升推理性能,实现对标准OPD的改进。

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2605.10828 2026-08-21 cs.AI 版本更新 74%

The First Drop of Ink: Nonlinear Impact of Distracting Information in Long-Context Reasoning

第一滴墨水:误导信息在长上下文推理中的非线性影响

Muhan Gao, Zih-Ching Chen, Kuan-Hao Huang

机构 * Department of Computer Science Engineering, Texas A\&M University, College Station, TX, USA NVIDIA AI Technology Center, NVIDIA Corporation, Santa Clara, CA, USA

专题命中 其他推理 :reasoning(title);分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了误导信息在长上下文推理中的非线性影响,发现误导信息比例增加时,性能在初期急剧下降,后续变化较小。通过理论和实证分析,揭示了误导信息对注意力的 disproportionate 影响,并指出过滤收益主要来自减少上下文长度而非去除误导信息。

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2608.09276 2026-08-21 cs.CL cs.LG 版本更新 62%

Verifiably grounded machine interpretation of lunar geology

月球地质学的可验证机器解释

Tom Sander, Kay Wohlfarth, Christian Wöhler

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

AI总结 本研究将地质知识推理方法嵌入多模态视觉-语言架构,构建可验证的月球地质学机器解释模型,结合开卷检索解决数值年龄定年依赖记忆先验的问题,明确自动地质推理的必要架构。

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2608.19998 2026-08-21 cs.IR 新提交 50%

SCoRD: Semantic-Assisted Continual Retriever-Reranker Distillation for LLM-Based Recommendation

SCoRD:用于基于大语言模型(LLM)推荐的语义辅助持续检索-重排序蒸馏

Seunghyun Baek, Gyuseok Lee, Seunghan Lee, Wonbin Kweon, Dong Wang, SeongKu Kang

专题命中 其他推理 :reasoning(abstract)

AI总结 SCoRD是面向非平稳数据流的LLM推荐两阶段流程的持续知识蒸馏框架,通过语义推理助手实现检索器与重排序器的高效协同适配,在真实数据集上验证了其有效性。

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