Tag: Reasoning
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When Less Language is More: Language-Reasoning Disentanglement Makes LLMs Better Multilingual Reasoners
Published: at 11:07 AM
88.05 🤔本文提出了一种无训练干预方法，通过在推理时移除大型语言模型中的语言特异性表示以解耦语言和推理，显著提升了多语言推理性能，尤其是在中低资源语言上，同时揭示了语言信号与推理准确性的负相关性。
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RAGEN: Understanding Self-Evolution in LLM Agents via Multi-Turn Reinforcement Learning
Published: at 12:11 AM 88.02 🤔本文提出StarPO框架和RAGEN系统，通过多轮轨迹级别强化学习训练LLM智能体，揭示了训练不稳定性（如Echo Trap）和推理能力不足的挑战，并通过StarPO-S改进稳定性和泛化性，但推理能力仍需细粒度奖励设计支持。
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Scaling Reasoning, Losing Control: Evaluating Instruction Following in Large Reasoning Models
Published: at 11:08 AM 88.00 🤔本文通过MathIF基准测试评估大型推理模型在数学任务中的指令遵循能力，揭示了推理能力提升与指令遵循能力下降之间的权衡关系，并通过实验验证了训练策略和推理链长度对这一权衡的影响。
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Steering LLM Reasoning Through Bias-Only Adaptation
Published: at 11:21 AM 87.94 🤔本文通过训练转向向量（steering vectors）验证了大型语言模型中推理能力已潜藏的假设，在数学推理任务上以极高的参数效率接近甚至超过全模型微调的表现。
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When Thinking Fails: The Pitfalls of Reasoning for Instruction-Following in LLMs
Published: at 11:11 AM 87.93 🤔本文通过对15个大型语言模型在指令遵循任务上的评估，揭示了链式思维（CoT）提示会导致性能下降的现象，并通过约束注意力分析和四种缓解策略（尤其是分类器选择性推理）有效恢复了部分性能。