Leveraging Evidence-Guided LLMs to Enhance Trustworthy Depression Diagnosis
利用证据引导的LLM提升可信的抑郁症诊断
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；logical reasoning(abstract)
AI总结 本文提出EGDR框架，通过证据引导推理和置信度评分提升抑郁症诊断的准确性和可信度。
AI 大模型
大模型推理能力
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
1. 逻辑推理 9 篇
ChemVTS-Bench: Evaluating Visual-Textual-Symbolic Reasoning of Multimodal Large Language Models in Chemistry
ChemVTS-Bench: 评估多模态大语言模型在化学中的视觉-文本-符号推理能力
机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Gaotu Techedu Inc（高图科技公司）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 ChemVTS-Bench通过多模态输入评估大语言模型在化学中的视觉-文本-符号推理能力，揭示了结构化学的挑战及多模态融合的局限性。
Ternary Gamma Semirings as a Novel Algebraic Framework for Learnable Symbolic Reasoning
三元Gamma半环作为可学习符号推理的新代数框架
机构 * Government College (A), Rajahmundry, A.P., India（印度安得拉邦拉贾姆ун迪政府学院） ； Department of Mathematics, Acharya Nagarjuna University, Guntur, A.P., India（安得拉邦古尔塔阿查里亚纳加普大学数学系） ； Government College For Women(A), Guntur, Andhra Pradesh, India（印度安得拉邦古尔塔政府女子学院） ； Dept. of Mathematics,Acharya Nagarjuna University, Guntur, A.P., India（安得拉邦古尔塔阿查里亚纳加普大学数学系）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出神经三元半环，通过三元运算符替代传统二元乘法，为可学习符号推理提供数学严谨且有效的代数框架。
Cognitive Inception: Agentic Reasoning against Visual Deceptions by Injecting Skepticism
认知 inception：通过注入怀疑进行视觉欺骗的代理推理
机构 * CFAR, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（科技研究局（A*STAR）认知智能研究所，新加坡） ； IHPC, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（科技研究局（A*STAR）信息处理中心，新加坡） ； ROSE Lab, School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院ROSE实验室）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出Inception框架，通过注入怀疑提升LLM对视觉欺骗的抵御能力，实现可推广的真伪验证。
Synthesizing Visual Concepts as Vision-Language Programs
合成视觉概念作为视觉-语言程序
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究提出视觉-语言程序（VLP），结合视觉模型的感知灵活性与程序合成的系统推理能力，通过生成结构化视觉描述并编译成神经符号程序，提升复杂逻辑推理任务的性能。
Model-to-Model Knowledge Transmission (M2KT): A Data-Free Framework for Cross-Model Understanding Transfer
模型到模型知识传输（M2KT）：一种无数据的跨模型理解迁移框架
机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Engineering MIT-World Peace University, Pune, India（工程学院 MIT-世界和平大学 印度邦普尼）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 M2KT提出了一种无数据的跨模型知识传输方法，通过概念空间交换知识包，实现高效的知识迁移和模型自我改进。
Comments 8 pages including figures, prepared in IEEE conference style. Preprint. Work in progress
AIRHILT: A Human-in-the-Loop Testbed for Multimodal Conflict Detection in Aviation
AIRHILT：航空多模态冲突检测的人机交互测试平台
机构 * Daniel Guggenheim School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology（丹尼尔·古根海姆航空航天工程学院，佐治亚理工学院）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 AIRHILT是一款用于航空多模态冲突检测的人机交互测试平台，通过集成ASR、视觉检测和决策模型，实现冲突检测的高效评估与研究。
Comments 9 pages, 4 figures, 1 table, 1 algorithm
An Analysis of Constraint-Based Multi-Agent Pathfinding Algorithms
基于约束的多智能体路径寻找算法分析
机构 * Parasol Lab, School of Computer Science, University of Illinois at Urbana Champaign（帕索尔实验室，计算机科学学院，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Computer Science at Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM)（墨西哥自治理工学院（ITAM）计算机科学系）
专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文分析了基于约束的多智能体路径寻找算法，探讨了保守型与激进型约束在不同场景下的性能差异，并提供了决策流程图以指导约束选择，同时强调了拓扑特征在多机器人运动规划中的重要性。
Hybrid Neuro-Symbolic Models for Ethical AI in Risk-Sensitive Domains
混合神经符号模型用于风险敏感领域的伦理AI
机构 * Independent Researcher USA Email（独立研究者）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出混合神经符号模型，用于在风险敏感领域实现伦理AI，通过结合神经网络与符号推理，提升AI的可解释性和合规性。
Comments 6 pages, 6 figures
