LEAD: Length-Efficient Adaptive and Dynamic Reasoning for Large Language Models
LEAD：高效适应性与动态推理用于大语言模型
Songtao Wei, Yi Li, Zhikai Li, Xu Hu, Yuede Ji, Guanpeng Li, Feng Chen, Carl Yang, Zhichun Guo, Bingzhe Li
机构
*
University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校）
；
Emory University（埃默里大学）
；
Individual Researcher（独立研究员）
；
University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校）
；
University of Florida（佛罗里达大学）
专题命中
推理与问题求解
：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.AI、cs.LG
Probing the Critical Point (CritPt) of AI Reasoning: a Frontier Physics Research Benchmark
探测人工智能推理的临界点（CritPt）：一个前沿物理研究基准
Minhui Zhu, Minyang Tian, Xiaocheng Yang, Tianci Zhou, Lifan Yuan, Penghao Zhu, Eli Chertkov, Shengyan Liu, Yufeng Du, Ziming Ji, Indranil Das, Qingzhi Chen, Junyi Cao, Yufeng Du, Jiabin Yu, Peixue Wu, Jinchen He, Yifan Su, Yikun Jiang, Yujie Zhang, Chang Liu, Ze-Min Huang, Weizhen Jia, Yunkai Wang, Farshid Jafarpour, Yong Zhao, Xinan Chen, Jessie Shelton, Aaron W. Young, John Bartolotta, Wenchao Xu, Yue Sun, Anjun Chu, Victor Colussi, Chris Akers, Nathan Brooks, Wenbo Fu, Jinchao Zhao, Marvin Qi, Anqi Mu, Yubo Yang, Allen Zang, Yang Lyu, Peizhi Mai, Christopher Wilson, Xuefei Guo, Juntai Zhou, Daniel Inafuku, Chi Xue, Luyu Gao, Ze Yang, Yaïr Hein, Yonatan Kahn, Kevin Zhou, Di Luo, John Drew Wilson, Jarrod T. Reilly, Dmytro Bandak, Ofir Press, Liang Yang, Xueying Wang, Hao Tong, Nicolas Chia, Eliu Huerta, Hao Peng
机构
*
Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）
；
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
；
Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）
；
Ohio State University（俄亥俄州立大学）
；
Independent（独立）
；
Northeastern University（东北大学）
；
Caltech（加州理工学院）
；
University of Florida（佛罗里达大学）
；
University of Waterloo（滑铁卢大学）
；
University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校）
；
Columbia University（哥伦比亚大学）
；
Perimeter Institute for Theoretical Physics（理论物理研究所）
；
University of Connecticut（康涅狄格大学）
；
University of Cologne（科隆大学）
；
The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
；
Utrecht University（乌得勒支大学）
；
Harvard University（哈佛大学）
；
ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
；
Paul Scherrer Institute（保罗·谢尔研究所）
专题命中
推理与问题求解
：LLM(summary_cn,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
机构
*
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
；
Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学）
；
The 63rd Research Institute, National University of Defense Technology, Nanjing（国防科技大学第六三研究所，南京）
专题命中
推理与问题求解
：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Prompt to Protection: A Comparative Study of Multimodal LLMs in Construction Hazard Recognition
提示到保护：多模态大语言模型在建筑危险识别中的比较研究
Nishi Chaudhary, S M Jamil Uddin, Sathvik Sharath Chandra, Anto Ovid, Alex Albert
机构
*
Department of Construction Management, Colorado State University（科罗拉多州立大学建设管理系）
；
Department of Civil, Construction, and Environmental Engineering, North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学土木、建设与环境工程系）
专题命中
推理与问题求解
：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)
SCALAR: A Neurosymbolic Framework for Automated Conjecture and Reasoning in Quantum Circuit Analysis
SCALAR：用于量子电路分析中自动猜想和推理的神经符号框架
Sean Feeney, Pooja Rao, Andreas Klappenecker, Reuben Tate, Yuri Alexeev, Stefano Mensa, Elica Kyoseva, Stephan Eidenbenz
机构
*
1Department of Computer Science, Texas A\&M University, College Station, USA
；
2NVIDIA Corporation, Santa Clara, USA
；
Artificial Intelligence Division (CAI-3), Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, USA
机构
*
School of Systems Science and Industrial Engineering, Binghamton University, State University of New York（宾夕法尼亚州立大学布林顿分校系统科学与工业工程学院）
；
AI Engineering, USA TODAY Co., Inc.（USA TODAY公司人工智能工程部）
；
Binghamton Center of Complex Systems, Binghamton University, State University of New York（宾夕法尼亚州立大学布林顿复杂系统中心）
；
Waseda Innovation Lab, Waseda University（早稻田大学创新实验室）
专题命中
推理与问题求解
：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI
The Perceptual Bandwidth Bottleneck in Vision-Language Models: Active Visual Reasoning via Sequential Experimental Design
视觉语言模型中的感知带宽瓶颈：通过顺序实验设计实现主动视觉推理
Anjie Liu, Ziqin Gong, Yan Song, Yuxiang Chen, Xiaolong Liu, Hengtong Lu, Kaike Zhang, Chen Wei, Jun Wang
机构
*
The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学）
；
University College London, London, United Kingdom（伦敦大学学院, 英国伦敦）
；
ShanghaiTech University, Shanghai, China（上海科技大学, 中国上海）
；
AI Lab, The Yangtze River Delta, China（人工智能实验室, 长江三角洲, 中国）
