研究人员开发了一个名为有向无环追踪图（DATG）的新框架，用于诊断大型推理模型（LRM）在除英语以外的语言中进行数学推理时出现的问题。研究发现，当模型的内部推理语言不是英语时，LRM不仅在理解非英语问题陈述方面存在困难，在推理执行本身方面也存在困难。使用Qwen3系列在12种语言进行的实验显示，非英语推理通常会导致数学概念覆盖率降低和依赖保真度减弱，尤其是在低资源语言中。为了解决这些已识别的故障模式，研究人员提出了两种测试时控制方法：Loop-Retry和Formula-Retry，这些方法在目标语言推理性能方面显示出了一致的改进。 AI
影响 引入了一个诊断工具，以改进LLM的多语言数学推理能力，有可能提高其在不同语言环境下的可靠性。
排序理由 学术论文，介绍了一种用于LLM推理的新框架和诊断方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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