Pyramidal Width Can Increase Under Vertex Insertion
顶点插入时可增大的棱锥宽度
机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校）
AI总结 该研究针对2015年的棱锥宽度不会因顶点插入而增大的猜想，构造三维整数多面体反例，证明顶点插入可增大棱锥宽度，相关证明附带精确验证工具。
高校专区
University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）
How Hard Does It Think? Analyzing Step-Aware Reasoning Energy in LLM Chain-of-Thought Trajectories
它认为有多难？分析大型语言模型思维链轨迹中感知步骤的推理能量
机构 * UC Merced（加州大学默塞德分校） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Adobe Research（奥多比研究院）
AI总结 该研究提出SARE框架量化LLM思维链各步骤的推理能量，发现推理能量不均匀、错误轨迹关键节点能量更低，SARE特征性能优于或匹配输出置信度基线，揭示内部几何动态含预测信息。
Comments 13 pages, 3 figures
