Buchumschlag

AlgBench: To What Extent Do Large Reasoning Models Understand Algorithms?

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Sun, Henan, Yu, Kaichi, Wang, Yuyao, Liu, Bowen, Li, Xunkai, Li, Rong-Hua, Chen, Nuo, Li, Jia
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Towards Data-centric Machine Learning on Directed Graphs: a Survey
von: Sun, Henan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AdaFGL: A New Paradigm for Federated Node Classification with Topology Heterogeneity
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Breaking the Entanglement of Homophily and Heterophily in Semi-supervised Node Classification
von: Sun, Henan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DANCE: Dynamic, Available, Neighbor-gated Condensation for Federated Text-Attributed Graphs
von: Chen, Zekai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Toward Data-centric Directed Graph Learning: An Entropy-driven Approach
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MagicDock: Toward Docking-oriented De Novo Ligand Design via Gradient Inversion
von: Chen, Zekai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BoostFGL: Boosting Fairness in Federated Graph Learning
von: Chen, Zekai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

OpenDDI: A Comprehensive Benchmark for DDI Prediction
von: Jin, Xinmo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

When LLM Agents Meet Graph Optimization: An Automated Data Quality Improvement Approach
von: Zhang, Zhihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EvoMemBench: Benchmarking Agent Memory from a Self-Evolving Perspective
von: Wang, Yuyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

NPG-Muse: Scaling Long Chain-of-Thought Reasoning with NP-Hard Graph Problems
von: Wang, Yuyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AlgOS: Algorithm Operating System
von: Salt, Llewyn, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exposing Weaknesses of Large Reasoning Models through Graph Algorithm Problems
von: Zhang, Qifan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LION: A Clifford Neural Paradigm for Multimodal-Attributed Graph Learning
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

State Space Models over Directed Graphs
von: She, Junzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Toward Scalable Graph Unlearning: A Node Influence Maximization based Approach
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LinAlg-Bench: A Forensic Benchmark Revealing Structural Failure Modes in LLM Mathematical Reasoning
von: Agarwal, Shradha, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scalable Topology-Preserving Graph Coarsening: Concepts and Algorithms
von: Wu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ScaDyG:A New Paradigm for Large-scale Dynamic Graph Learning
von: Wu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unlocking Graph Structure Learning with Tree-Guided Large Language Models
von: Zhang, Zhihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OpenGU: A Comprehensive Benchmark for Graph Unlearning
von: Fan, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

K-stars LDP: A Novel Framework for (p, q)-clique Enumeration under Local Differential Privacy
von: Sun, Henan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The CoinAlg Bind: Profitability-Fairness Tradeoffs in Collective Investment Algorithms
von: Fábrega, Andrés, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Rethinking Graph Out-Of-Distribution Generalization: A Learnable Random Walk Perspective
von: Sun, Henan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Teaching LLM to Reason: Reinforcement Learning from Algorithmic Problems without Code
von: Bao, Keqin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

STAGE: Tackling Semantic Drift in Multimodal Federated Graph Learning
von: Chen, Zekai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Rethinking Client-oriented Federated Graph Learning
von: Chen, Zekai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Foundations of the GraphAlg Language
von: de Graaf, Daan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Chain of Execution Supervision Promotes General Reasoning in Large Language Models
von: Chen, Nuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Learning in the Era of LLMs: A Survey from the Perspective of Data, Models, and Tasks
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rewarding Graph Reasoning Process makes LLMs more Generalized Reasoners
von: Peng, Miao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

To What Extent Do Token-Level Representations from Pathology Foundation Models Improve Dense Prediction?
von: Chen, Weiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From Good to Great: Improving Math Reasoning with Tool-Augmented Interleaf Prompting
von: Chen, Nuo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

GOMA: Toward Structure-Driven Multimodal Alignment from a Graph Signal Smoothing Perspective
von: Wang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dual-Tree LLM-Enhanced Negative Sampling for Implicit Collaborative Filtering
von: Wu, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Toward General Digraph Contrastive Learning: A Dual Spatial Perspective
von: Su, Daohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Topology-Aware Positive Sample Set Construction and Feature Optimization Method in Implicit Collaborative Filtering
von: Wu, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TFPS: A Temporal Filtration-enhanced Positive Sample Set Construction Method for Implicit Collaborative Filtering
von: Wu, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unveiling the Vulnerability of Graph-LLMs: An Interpretable Multi-Dimensional Adversarial Attack on TAGs
von: Fan, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

How does Misinformation Affect Large Language Model Behaviors and Preferences?
von: Peng, Miao, et al.
Veröffentlicht: (2025)