arXiv: DeepSeek@Libo Sun, Po-wei Harn, Peixiong He, Xiao Qin
精选58
推荐理由：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。
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5月15日
10:10
该研究系统评估了七种KV缓存压缩机制在数学推理任务上的表现，发现所有现有方法在小预算下均被拒绝。作者提出一种名为α的简单修改，通过引入多样性惩罚项替代传统argmax-top-k选择，在Qwen-7B和Llama-8B模型上，在64和128预算下，α在两项测试中显著优于基线。该发现表明，最小化的评分修改比复杂的结构重设计更有效，且严格的实验协议使这一不对称性得以显现。
5月13日
19:12
arXiv: DeepSeek@Mingxiong Lin, Zhangquan Gong, Maowen Tang, Qian Li, Chuangchuang Wang, Jian Ma, Sutian Huang, Kai Tang, Haonan Lu
精选65
推荐理由：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。
5月12日
19:11
arXiv: DeepSeek@Xia Yang, Xuanyi Zhang, Hao Hu, Feng Ji
60
推荐理由：该研究揭示了当前LLM数学能力评估的盲区：高准确率不等于推理多样性。对于数学教育和技术应用而言，理解模型能否灵活切换解题思路至关重要，这一框架为未来评估提供了新方向。
19:11
arXiv: DeepSeek@Mingxiong Lin, Zhangquan Gong, Maowen Tang, Qian Li, Chuangchuang Wang, Jian Ma, Sutian Huang, Kai Tang, Haonan Lu
70
推荐理由：该工作针对GRPO在LLM数学推理中的实际瓶颈提出两项轻量改进，AKL与GCS模块即插即用，实验验证显著提升pass@32指标，对强化学习训练策略的优化具有直接指导意义。