Metastable Dynamics of Chain-of-Thought Reasoning: Provable Benefits of Search, RL and Distillation
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);verifier(abstract)
Comments 55 pages, 3 figures
AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);verifier(abstract)
Comments 55 pages, 3 figures
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);CoT(abstract)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);CoT(abstract)
Comments 8 pages, 11 figures
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);CoT(abstract)
模型是否知道它们为何改变主意?知识冲突下思维链的可解释性与忠实性
机构 * Independent Researcher(独立研究员)
专题命中 规划推理 :CoT(summary_cn,abstract);chain-of-thought(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 通过引入内省忠实性,研究在知识冲突下语言模型的思维链推理是否忠实反映其决策机制,发现CoT高度稳定但置信度携带微弱真实信号。
Comments 12 pages, 8 tables, 3 appendices
专题命中 规划推理 :chain-of-thought(title,abstract);reasoning(title);planning(title);CoT(abstract)
解耦链式推理的影响:从人类标签变异视角出发
机构 * MaiNLP ; Center for Information and Language Processing, LMU Munich(信息与语言处理中心,慕尼黑大学) ; LMU Munich, Germany(慕尼黑大学,德国) ; Munich Center for Machine Learning (MCML), Munich, Germany(慕尼黑机器学习中心(MCML),慕尼黑,德国) ; Language Technology Lab, University of Cambridge, United Kingdom(语言技术实验室,剑桥大学,英国)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract,abstract_cn);分类 cs.CL
AI总结 本文通过系统解耦实验探讨了链式推理对分布任务的影响,发现推理内容对最终准确性贡献大,而模型先验对分布排名起主导作用。
Comments Accepted by ACL 2026 Findings, 21 pages, 10 figures
神经链式推理搜索:寻找最优推理路径以增强大语言模型
机构 * Sun Yat-sen University(中山大学)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract,abstract_cn);分类 cs.CL
AI总结 本文提出神经链式推理搜索框架,通过动态搜索最优推理策略提升大语言模型性能,实验表明在多个基准测试中准确率提升超3.5%,生成长度减少超22%。
基于指令的图像编辑与规划、推理和生成
机构 * HKUST(香港科技大学)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);CoT(abstract)
AI总结 本文提出一种多模态模型,通过链式思考规划、编辑区域推理和编辑,提升基于指令的图像编辑能力,以应对更复杂的真实场景。
Comments 10 pages, 7 figures
Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, 2025, Page 17506--17515
在简单视觉规划任务中多模态大语言模型推理的分布外泛化
机构 * Tübingen AI Center -- University of Tübingen(图宾根人工智能中心 -- 图宾根大学) ; EPFL(瑞士联邦理工学院) ; ELLIS Institute Finland -- Aalto University(芬兰ELLIS研究所 -- 阿尔托大学)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);CoT(abstract)
AI总结 研究多模态大语言模型在简单视觉规划任务中推理能力的分布外泛化,发现结合多种文本格式的推理方法效果最佳,纯文本模型表现优于图像输入模型。
CoT4AD: 一种具有显式推理链的视觉-语言-动作模型用于自动驾驶
机构 * Peking University(北京大学)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);planning(abstract)
AI总结 CoT4AD通过引入显式推理链提升自动驾驶中的视觉-语言-动作模型的推理能力,实现更精确的因果推理和决策。
Comments 10 pages, 3 figures
机构 * Dartmouth College(达特茅斯学院) ; CUHK(香港大学)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);CoT(title,abstract);chain-of-thought(abstract);planning(abstract)
Comments 26 pages
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);verifier(abstract)
Comments COLM 2024
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);math reasoning(abstract)
Comments Work in progress
GroupRAG: 基于知识驱动的问题结构化进行的认知启发式组感知检索与推理
机构 * Tsinghua University(清华大学)
专题命中 规划推理 :CoT(summary_cn,abstract);reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 GroupRAG通过知识驱动的关键点分组,实现组感知的检索与推理,提升语言模型在现实场景中的表现,实验表明其优于RAG和CoT基线方法。
Comments 9 pages, 3 figures
数字之外的叙事:可识别受害者效应及其在对齐和推理中的放大
机构 * Systems and Software Lab (SSL), Department of Computer Science and Engineering(系统与软件实验室(SSL),计算机科学与工程系)
专题命中 规划推理 :CoT(summary_cn,abstract);reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 研究探讨了大语言模型中可识别受害者效应的普遍存在及其受对齐训练的影响,发现指令调优模型表现出极端效应,而推理专精模型则逆转了该效应,且标准CoT提示放大了该效应。
Comments Under review, 49 pages, 20 figures, 11 tables
通过世界模型的模拟推理实现通用代理规划
机构 * Institute of Foundation Models (IFM)(基础模型研究所) ; Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) ; UC San Diego(南加州大学)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出通过模拟推理实现通用代理规划,利用世界模型进行未来状态预测,提升决策能力,通过SiRA架构在不同任务中取得更高任务完成率。
Comments Winner of Berkeley LLM Agents Hackathon (Fundamentals Track); code available at https://github.com/sailing-lab/sira
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);CoT(abstract)
大型语言模型用于博弈论:基于熵的上下文学习与自适应推理
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);CoT(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 本文提出一种基于LLM的框架,通过熵引导的链式推理和自适应上下文检索,提升离散博弈任务的推理能力,实验显示其显著提高决策质量。
Comments Published at the AAAI 2026 Bridge: Logical and Symbolic Reasoning in Language Models (OpenReview)
iCLP: 基于隐式认知潜在规划的大语言模型推理
机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)) ; University of Alberta(阿尔伯塔大学)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 iCLP通过隐式认知潜在规划提升大语言模型的推理准确性和效率,实现跨领域泛化与可解释性。
Comments 9 pages, 6 figures. The source code is publicly available at https://github.com/AgenticFinLab/latent-planning
大语言模型自适应元推理的认知需求引导
机构 * Thomson Reuters Foundational Research(汤森路透基础研究部) ; Imperial College London(帝国理工学院)
专题命中 规划推理 :CoT(summary_cn,abstract);reasoning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.AI
AI总结 该研究提出无需训练的元推理框架CDS,通过认知量表刻画需求,在三类大模型和六个基准上较直接调用、标准CoT分别提升21.9%、9%准确率,难数学编码任务增益显著。
Comments 21 pages, 3 figures
思维约束:一种在语言模型引导搜索中进行约束推理的框架
机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);CoT(abstract,abstract_cn);chain-of-thought(abstract);planning(abstract)
AI总结 本文提出Const-o-T框架,通过约束推理提升语言模型在多步骤任务中的规划效率和决策可靠性,适用于风险游戏、CAD代码生成和算术推理等复杂领域。
基于新颖性的树状思维搜索用于大语言模型推理与规划
机构 * RWTH Aachen(亚琛工业大学)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出基于新颖性的树状思维搜索方法,通过引入新颖性概念优化语言领域推理与规划任务,减少搜索范围和token成本。
深度思考,快速行动:多视角链式推理的潜在推理蒸馏用于电子商务相关性
机构 * Alibaba International Digital Commerce Group(阿里巴巴国际数字商业集团) ; Zhejiang University(浙江大学)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出多视角链式推理蒸馏方法,通过改进的教师模型和轻量级学生模型提升电子商务搜索相关性建模的准确性和效率。
Comments 12 pages, 6 figures, Accepted by WWW2026 industry track
利用人类在回路的推理大型语言模型代理进行自动化立体定向放射手术计划
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(title,abstract);chain-of-thought(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出利用人类在回路的推理大型语言模型代理进行自动化立体定向放射手术计划,通过对比推理模型与非推理模型,展示了推理模型在剂量优化和计划行为上的优势。
机构 * IBM Research(IBM研究院)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);chain-of-thought(title,abstract);CoT(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments Accepted at EMNLP 2025
机构 * NVIDIA ; National Taiwan University(国立台湾大学)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(title,abstract);self-correction(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments NeurIPS 2025. Project page: https://jasper0314-huang.github.io/thinkact-vla/
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(title,abstract);logical reasoning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract);verifier(title,abstract);reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract);planning(title,abstract);logical reasoning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments 17 pages, 9 figures. EMNLP 2024