Tag: Adaptive Systems
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Enabling Flexible Multi-LLM Integration for Scalable Knowledge Aggregation
Published: at 11:27 AM
92.94 🤔本文提出了一种动态整合框架，通过自适应选择网络和动态加权融合策略从多个LLM中聚合知识，显著提升性能并减少50%的知识干扰，同时保持计算效率。
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Thought calibration: Efficient and confident test-time scaling
Published: at 11:22 AM 87.79 🤔本文提出‘思想校准’方法，通过推理树抽象和轻量级探针动态决定语言模型推理终止时机，在分布内数据上减少高达60%的思考token，同时保持性能，并在分布外数据上实现20%的减少。
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Route to Reason: Adaptive Routing for LLM and Reasoning Strategy Selection
Published: at 11:21 AM 87.78 🤔本文提出Route-To-Reason（RTR）框架，通过动态路由机制联合选择最优模型和推理策略，在多个推理任务上实现了更高的准确率和超过60%的token使用量减少，显著优化了性能与成本的权衡。
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Learn to Reason Efficiently with Adaptive Length-based Reward Shaping
Published: at 11:22 AM 86.17 🤔本文通过提出基于强化学习的LASER系列方法（LASER, LASER-D, LASER-DE），利用动态和难度感知的长度奖励塑造，在保持大型推理模型性能的同时显著提高token效率，在多个数学推理基准上实现了Pareto最优的准确率和效率权衡。
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RL of Thoughts: Navigating LLM Reasoning with Inference-time Reinforcement Learning
Published: at 11:16 AM 90.48 🤔本文提出RL-of-Thoughts (RLoT) 方法，通过强化学习训练轻量化导航模型，在推理时动态构建任务特定逻辑结构，显著提升大型语言模型在多领域推理任务中的表现，并展现出跨模型和任务的强迁移能力。