AI前沿：从几何对称到推理控制

本期《TAI快报》深入探讨了五篇AI领域的前沿论文，带来以下关键洞见：

• AdS-GNN - a Conformally Equivariant Graph Neural Network：通过将数据映射到更高维空间，利用几何对称性提升AI对缩放、旋转等变换的适应力，在图像识别和物理建模中展现强大潜力。
• PaTH Attention: Position Encoding via Accumulating Householder Transformations：提出动态位置编码方法，使AI在处理长文本时表现更稳定，适用于文档分析等场景。
• Learning with Local Search MCMC Layers：将复杂优化问题嵌入AI模型，通过智能试错提升物流调度效率。
• General-Reasoner: Advancing LLM Reasoning Across All Domains：通过多领域数据和智能验证机制，大幅提升AI在科学、金融等领域的推理能力。
• Scaling Reasoning, Losing Control: Evaluating Instruction Following in Large Reasoning Models：揭示AI推理能力增强与指令控制之间的矛盾，呼吁开发更“指令敏感”的模型。

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