Can Large Language Models Really Improve by Self-critiquing Their Own Plans?
专题命中 推理与问题求解 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.AI
AI 大模型
大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。
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专题命中 推理与问题求解 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);prompting(abstract);分类 cs.AI
Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2309.10228
专题命中 推理与问题求解 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);prompting(abstract);分类 cs.CL
专题命中 推理与问题求解 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.LG
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Comments 25 pages, 7 figures
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Comments Accepted for oral presentation at the Conference on Robot Learning (CoRL), 2023. Project page can be found here: https://sayplan.github.io
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Comments 10 pages, 5 figures
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Comments 18 pages, 14 figures, Proceedings of the 36th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST '23), San Francisco, CA, USA
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Comments 7 pages, 3 figures, 1 table
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Comments Accepted at NLP4BPM workshop at BPM 2023
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Comments Accepted as a Tiny Paper at ICLR 2023 (10 pages, 5 figures)
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Comments Project Page: https://gary3410.github.io/TaPA
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Comments Working in progress
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Comments 12 pages
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Comments 7 pages, 4 figures
大型语言模型中出现的模块化认知架构
专题命中 推理与问题求解 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG;LLM(comments)
AI总结 该研究探究大型语言模型是否会出现类似人类大脑的模块化认知架构,经对4个认知领域46项任务的回路分析,发现其会形成相似模块化架构,表明模块化可能是智能系统的基本属性。
机构 * Mila - Quebec AI Institute & Université de Montréal(魁北克AI研究所与蒙特利尔大学) ; Amazon Web Services(亚马逊网络服务)
专题命中 推理与问题求解 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG;LLM(comments)
Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2025. Code: https://github.com/twni2016/llm-reasoning-uft
专题命中 推理与问题求解 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract,comments)
Comments Accepted to ICRA 2025; 11 pages (6 pages + 1 page references + 4 pages appendix); for demo videos, please see https://davidpaulius.github.io/olp_llm/
专题命中 推理与问题求解 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG;LLM(comments)
Comments Preprint. Codes released: https://github.com/WooooDyy/LLM-Reverse-Curriculum-RL
多轮LLM推理中的自适应停止
机构 * University of Illinois Chicago(伊利诺伊大学芝加哥分校) ; Augustana College(奥古斯塔纳学院) ; University of Utah(犹他大学)
专题命中 推理与问题求解 :LLM(title,title_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出MiCP框架,通过分配不同误差预算实现多轮推理中的自适应停止,同时保证覆盖率,减少轮次、推理成本和预测集规模。
ZetaGPT:无位置编码的状态空间注意力语言模型的参考实现
专题命中 推理与问题求解 :language model(title,abstract);RLHF(abstract,abstract_cn);small language model(abstract);pretraining(abstract)
AI总结 ZetaGPT是首款无显式位置编码的开源小型语言模型,它将因果状态空间方程与自注意力结合,提供全开源训练流水线,为无位置编码语言模型的研究提供紧凑可复现的参考实现。
关注自身思维:通过1.58比特量化视角打破推理型大语言模型的后训练量化障碍
机构 * Intel Labs China(英特尔中国实验室)
专题命中 推理与问题求解 :LLM(summary_cn,abstract);post-training(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 该研究提出ScaleQ-1.58三值后训练量化框架,通过集成AYOT校准方法,提升推理型LLM量化性能,该框架可扩展且泛化性强,仅需少量校准token即可实现优异效果。
Comments This research work was completed and submitted for publication in early May 2026. The project page: https://github.com/IntelChina-AI/BitTern
词汇丢弃:LLM共同进化中的课程多样性
机构 * Arizona State University(亚利桑那州立大学)
专题命中 推理与问题求解 :LLM(title,title_cn);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 针对LLM共同进化中问题多样性崩溃的问题,提出词汇丢弃机制,通过在策略训练和课程生成时随机掩码输出logits维持多样性,在数学推理任务上提升求解器性能平均+4.4点。
Comments Accepted to COLM 2026
迈向可靠的人工智能辅助模拟设计:用于逐次逼近寄存器型模数转换器生成的模板约束大语言模型智能体
机构 * Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院)
专题命中 推理与问题求解 :LLM(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract);prompting(abstract)
AI总结 研究针对大语言模型在模拟电子设计自动化应用的瓶颈,提出端到端多步骤的ATLAS框架,利用专家知识结合模板约束生成,能生成成功通过仿真验证的SAR ADC,为集成LLMs到可靠模拟设计方法奠定基础。
断言,而非描述:改变LLM关于动物福利推理的语言特征
机构 * Compassion Aligned Machine Learning (CaML)(同情对齐机器学习实验室) ; Independent researcher(独立研究者)
专题命中 推理与问题求解 :LLM(title,title_cn);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 研究通过词汇匹配的立场对比探针,测量十种语言特征对Llama-3.2-1B模型动物福利推理的影响,发现断言性确定性等七种特征增强支持动物福利,而模糊语言等两种特征削弱立场。
通过逻辑网格谜题评估LLM推理中的隐性偏见
机构 * Rutgers University(罗格斯大学) ; Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学)
专题命中 推理与问题求解 :LLM(title,title_cn);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 提出PRIME框架,利用逻辑网格谜题系统探测LLM在复杂推理中受社会刻板印象的影响,发现模型在解与刻板印象一致时推理更准确。
Comments 26 pages (including appendix)