Princeton University（普林斯顿大学）

Do Large Language Models Mentalize When They Teach?

大型语言模型在教学时是否具备心智化能力？

Sevan K. Harootonian, Mark K. Ho, Thomas L. Griffiths, Yael Niv, Ilia Sucholutsky

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 研究通过控制任务探讨LLM教学决策机制，发现LLM在教学策略上与人类相似，但Bayes-Optimal模型最佳解释其选择，提示提示合规性不等于教学效果提升。

Comments 9 pages, 5 figures. Workshop paper at ICML 2026

Scaling Reasoning Tokens via RL and Parallel Thinking: Evidence From Competitive Programming

通过强化学习和并行思维扩展推理令牌：来自竞赛编程的证据

Qianfan Zhang, Tianyu Guo, Xuandi Ren, Jiale Chen, Ming Ding, Ran Xin, Xia Xiao

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文通过强化学习和并行思维方法扩展竞赛编程中的推理令牌预算，展示了多轮并行思维流程在分配令牌预算方面的有效性，实验表明其在复杂编程问题上的优越性。