AI 论文周报丨强化学习/树结构框架/图谱检索增强生成新范式……一文速览多领域最新成果

近年来，强化学习在推动大语言模型能力边界方面取得了显著成果，已逐渐成为将大语言模型转化为推理语言模型的核心方法。随着该领域快速发展，强化学习在 LRM 方向的进一步规模化正面临一系列基础性挑战，不仅体现在计算资源的限制上，更涉及算法设计、训练数据供给以及基础设施支撑等多个方面。

在此背景下，清华大学联合上海人工智能实验室等国内外高校和机构，特别聚焦于自 DeepSeek-R1 发布以来，强化学习在提升 LLM 与 LRM 推理能力方面的研究进展，系统分析其基础架构、核心问题、训练资源及下游应用，旨在识别该领域未来的发展机遇与研究方向。

论文链接：https://go.hyper.ai/2BSGR

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为了让更多用户了解学术界在人工智能领域的最新动态，HyperAI 超神经官网（hyper.ai）现已上线「最新论文」板块，每天都会更新 AI 前沿研究论文。以下是我们为大家推荐的 5 篇热门 AI 论文，一起来速览本周 AI 前沿成果吧 ⬇️

本周论文推荐

1. A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models

本文综述了强化学习（RL）在大语言模型推理能力提升方面的最新进展，特别聚焦于自 DeepSeek-R1 发布以来，强化学习在提升 LLM 与 LRM 推理能力方面的研究进展，系统分析其基础架构、核心问题、训练资源及下游应用，旨在识别该快速演进领域未来的发展机遇与研究方向。

论文链接：https://go.hyper.ai/UrAIM

2. ST-Raptor: LLM-Powered Semi-Structured Table Question Answering

本文提出了一种稳健且具备良好泛化能力的知识图谱构建框架，该框架融合了智能文档解析、面向表格的文本分块、基于模式引导的迭代式信息抽取，并引入了以反思驱动的反馈机制。

论文链接：https://go.hyper.ai/0oT2b

3. Visual Representation Alignment for Multimodal Large Language Models

本文提出一种简单而有效的正则化策略——视觉表征对齐（VIsual Representation ALignment, VIRAL），通过将 MLLMs 内部的视觉表征与预训练视觉基础模型（VFMs）的表征进行对齐，实现更有效的视觉信息整合。

论文链接：https://go.hyper.ai/AGpt3

4. Why Language Models Hallucinate

图谱检索增强生成（GraphRAG）通过将碎片化知识组织为显式结构化的图谱，显著提升了大语言模型在复杂推理任务中的表现。本文提出一种垂直统一的智能体范式—— Youtu-GraphRAG，将整个框架深度融合为一个有机整体。实验结果表明该方法具备优异的适应性，可在极小干预图谱模式的前提下实现平滑的领域迁移。

论文链接：https://go.hyper.ai/UtBzR

5. CryptoScope: Utilizing Large Language Models for Automated Cryptographic Logic Vulnerability Detection

本文提出了一种稳健且具备良好泛化能力的知识图谱构建框架，该框架融合了智能文档解析、面向表格的文本分块、基于模式引导的迭代式信息抽取，并引入了以反思驱动的反馈机制。

论文链接：https://go.hyper.ai/0oT2b

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