Buchumschlag

QuestA: Expanding Reasoning Capacity in LLMs via Question Augmentation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Li, Jiazheng, Lin, Hongzhou, Lu, Hong, Wen, Kaiyue, Yang, Zaiwen, Gao, Jiaxuan, Wu, Yi, Zhang, Jingzhao
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computation and Language Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

From Sparse Dependence to Sparse Attention: Unveiling How Chain-of-Thought Enhances Transformer Sample Efficiency
von: Wen, Kaiyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data Mixing Can Induce Phase Transitions in Knowledge Acquisition
von: Gu, Xinran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Benchmarking LLMs' Mathematical Reasoning with Unseen Random Variables Questions
von: Hong, Zijin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

KAG-Thinker: Interactive Thinking and Deep Reasoning in LLMs via Knowledge-Augmented Generation
von: Zhang, Dalong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NeuralDB: Scaling Knowledge Editing in LLMs to 100,000 Facts with Neural KV Database
von: Fei, Weizhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

How Far Are We from Optimal Reasoning Efficiency?
von: Gao, Jiaxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CBR-RAG: Case-Based Reasoning for Retrieval Augmented Generation in LLMs for Legal Question Answering
von: Wiratunga, Nirmalie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?
von: Yue, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

QPaug: Question and Passage Augmentation for Open-Domain Question Answering of LLMs
von: Kim, Minsang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Context Fidelity via Native Retrieval-Augmented Reasoning
von: Wang, Suyuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CHOPS: CHat with custOmer Profile Systems for Customer Service with LLMs
von: Shi, Jingzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Zero-shot Graph Reasoning via Retrieval Augmented Framework with LLMs
von: Li, Hanqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Know Your Needs Better: Towards Structured Understanding of Marketer Demands with Analogical Reasoning Augmented LLMs
von: Wang, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowledge Tagging System on Math Questions via LLMs with Flexible Demonstration Retriever
von: Li, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Augmenting Black-box LLMs with Medical Textbooks for Biomedical Question Answering
von: Wang, Yubo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The Potential of LLMs in Medical Education: Generating Questions and Answers for Qualification Exams
von: Zhu, Yunqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowledgeable Preference Alignment for LLMs in Domain-specific Question Answering
von: Zhang, Yichi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SRA-MCTS: Self-driven Reasoning Augmentation with Monte Carlo Tree Search for Code Generation
von: Xu, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Random Masking Finds Winning Tickets for Parameter Efficient Fine-tuning
von: Xu, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AbstRaL: Augmenting LLMs' Reasoning by Reinforcing Abstract Thinking
von: Gao, Silin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MathGenie: Generating Synthetic Data with Question Back-translation for Enhancing Mathematical Reasoning of LLMs
von: Lu, Zimu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Time-R1: Towards Comprehensive Temporal Reasoning in LLMs
von: Liu, Zijia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From What to Why: A Multi-Agent System for Evidence-based Chemical Reaction Condition Reasoning
von: Yang, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ARise: Towards Knowledge-Augmented Reasoning via Risk-Adaptive Search
von: Zhang, Yize, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MolQuest: A Benchmark for Agentic Evaluation of Abductive Reasoning in Chemical Structure Elucidation
von: Han, Taolin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generative Data Augmentation using LLMs improves Distributional Robustness in Question Answering
von: Chowdhury, Arijit Ghosh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Large-Scale Constraint Generation -- Can LLMs Parse Hundreds of Constraints?
von: Boffa, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

KAG: Boosting LLMs in Professional Domains via Knowledge Augmented Generation
von: Liang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DALK: Dynamic Co-Augmentation of LLMs and KG to answer Alzheimer's Disease Questions with Scientific Literature
von: Li, Dawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TextQuests: How Good are LLMs at Text-Based Video Games?
von: Phan, Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Qworld: Question-Specific Evaluation Criteria for LLMs
von: Gao, Shanghua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Kwai-STaR: Transform LLMs into State-Transition Reasoners
von: Lu, Xingyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Augmenting Question Answering with A Hybrid RAG Approach
von: Yang, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From Reasoning to Generalization: Knowledge-Augmented LLMs for ARC Benchmark
von: Lei, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Acting Flatterers via LLMs Sycophancy: Combating Clickbait with LLMs Opposing-Stance Reasoning
von: Zhang, Chaowei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Human-Like Grading: A Unified LLM-Enhanced Framework for Subjective Question Evaluation
von: Zhua, Fanwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Retrieval Augmented Question Answering: When Should LLMs Admit Ignorance?
von: Wang, Dingmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MedReason: Eliciting Factual Medical Reasoning Steps in LLMs via Knowledge Graphs
von: Wu, Juncheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quest: Query-centric Data Synthesis Approach for Long-context Scaling of Large Language Model
von: Gao, Chaochen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Router-R1: Teaching LLMs Multi-Round Routing and Aggregation via Reinforcement Learning
von: Zhang, Haozhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)