University of Oxford（牛津大学）

Reasoning Fine-Tuning Induces Persistent Latent Policy States

推理微调诱导持久的潜在策略状态

Abir Harrasse, Michael Lan, Hunar Batra, Fateme Hashemi Chaleshtori, Chaithanya Bandi

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

AI总结 研究推理微调对语言模型的影响，将思维链推理建模为切换动态系统，通过时间感知对比表征学习等方法恢复潜在策略。发现推理微调使模型有更丰富的潜在策略组织，恢复的状态有功能意义，SDS引导的剪枝效果良好，为推理模型分析和控制提供新视角。

Comments Accepted at the Conference on Language Modeling (COLM) 2026. 45 pages, including appendices; 24 figures and 12 tables. Code: https://github.com/withmartian/mi-cot

Using LLMs for Explainable, Data-Driven Insight Generation from Time Series

使用大语言模型从时间序列中生成可解释的、数据驱动的见解

Ria Mundhra, Gustavo Sato dos Santos, Michael Benedikt

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Vortexa 纠错

AI总结 研究针对时间序列预测中解释生成难且易幻觉的问题，提出领域无关框架，含提取解释因素、基于证据生成解释及可扩展评估三组件，经案例研究验证，该框架能大规模实现有根据的解释生成，无需特定领域微调。

On the Diverse Dynamical Behaviors Arising in Deep Linear Transformers

关于深度线性编码器-only变压器中出现的多样动力学行为

Sixu Li, Thomas Jacob Maranzatto, Jan Peszek, Trevor Teolis, Semih Akkoc, Konstantin Riedl, Sennur Ulukus, Nicolás García Trillos

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Maryland（马里兰大学） ； University of Warsaw（华沙大学） ； Rice University（莱斯大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 研究深度线性编码器-only变压器推理时行为，通过相互作用粒子系统视角，在二维嵌入维度揭示其动力学可表述为广义Kuramoto型模型，还发现多种长期行为及相关特性，高维数值实验表明这些行为在更高维度持续存在。