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arXiv发布LLM跨语言数学推理迁移论文

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AI 综述

Wen Yang 等研究人员在 arXiv 发布论文《How Well Does Mathematical Reasoning Transfer Across Languages in English-Centric LLMs?》，该论文 v1 版本于 2025 年 10 月 2 日上线，最新 v2 版本更新于 2026 年 10 月 22 日。 研究指出，英语中心大语言模型的数学推理能力跨语言迁移性高度依赖模型选择、目标语言及训练范式，更强的英语初始化并不必然带来更高的相对迁移效率。 研究发现，在英语监督基础上新增一种平行语言能显著提升性能，而增加更多语言虽收益较小但呈一致性增长。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

最新进展10月23日 12:00
英语中心大语言模型跨语言数学推理迁移能力研究

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月23日
  1. arXiv · NLP
    英语中心大语言模型跨语言数学推理迁移能力研究

    英语中心大语言模型中数学推理能力的跨语言迁移性高度取决于模型选择、目标语言和训练范式。 更强的英语中心初始化并不必然带来更高的相对迁移效率，即使其多语言推理准确率更高。 研究发现，在英语监督基础上新增一种平行语言能带来显著性能提升，而增加更多语言带来的收益较小但呈一致性增长。

本事件热度走势

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1010月23日 13:00
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