#数学推理

做LLM推理优化的团队终于有了一个能同时提升准确率和缩短响应长度的方案——CES框架在数学推理任务上效果显著，建议做模型推理效率的开发者点开看看具体实现。

做LLM推理研究或评估的团队，这篇综述帮你系统梳理了120篇论文的脉络，直接拿来当研究起点，省去大量文献筛选时间。

这篇论文戳破了“代码训练提升通用推理”的迷思，做预训练数据策略的团队值得细看——它指明了如何通过结构化推理信号精准优化数学能力，而非盲目堆代码。

KV缓存压缩是长上下文推理的关键瓶颈，做LLM推理优化的开发者可以直接参考α方法——它用一行修改就打败了七种复杂方案，值得在自家模型上试试。

做LLM数学推理RL训练的团队，GRPO的KL系数和采样策略可以照搬这个改进，AIME 2025上13个点的提升值得一试。