大模型推理能力

Advancing Natural Language Formalization to First Order Logic with Fine-tuned LLMs

通过微调LLMs推进自然语言形式化到一阶逻辑

Felix Vossel, Till Mossakowski, Björn Gehrke

机构 * Osnabrück University（奥斯纳布鲁克大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract,comments)；CoT(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文通过微调LLMs提升自然语言到一阶逻辑的转换性能，实验显示谓词可用性显著提升模型表现，T5模型优于大解码器-only模型，并能泛化至未见逻辑论证。

Comments 15 pages, 7 tables, accepted at the International Joint Conference on Learning & Reasoning (IJCLR 2025)

CoSineVerifier: Tool-Augmented Answer Verification for Computation-Oriented Scientific Questions

CoSineVerifier：面向计算导向科学问题的工具增强答案验证工具

Ruixiang Feng, Zhenwei An, Yuntao Wen, Ran Le, Yiming Jia, Chen Yang, Zongchao Chen, Lisi Chen, Shen Gao, Shuo Shang, Yang Song, Tao Zhang

机构 * Nanbeige Lab, BOSS Zhipin（纳比实验室，BOSS智聘） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 CoSineVerifier通过工具增强的验证器提升科学问题的计算能力，实现超越语义匹配的验证效果，并在多个基准测试中表现优异。

ARCADIA: Scalable Causal Discovery for Corporate Bankruptcy Analysis Using Agentic AI

ARCADIA：基于代理AI的可扩展因果发现方法用于企业破产分析

Fabrizio Maturo, Donato Riccio, Andrea Mazzitelli, Giuseppe Bifulco, Francesco Paolone, Iulia Brezeanu

机构 * Department of Economics, Statistics and Business, Universitas Mercatorum, Rome, Italy（经济学、统计学与商业系，墨菲大学，罗马，意大利） ； Department of Engineering and Science, Universitas Mercatorum, Rome, Italy（工程与科学系，墨菲大学，罗马，意大利） ； Independent Researcher, Bucharest, Romania（独立研究者，布加勒斯特，罗马尼亚） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ARCADIA通过代理AI结合大语言模型和统计诊断，实现企业破产分析中的可扩展因果发现，提供可靠且可解释的因果图模型。

Comments 35 pages, 9 figures, 4 tables

PRIMT: Preference-based Reinforcement Learning with Multimodal Feedback and Trajectory Synthesis from Foundation Models

基于偏好强化学习的多模态反馈与轨迹合成：从基础模型出发

Ruiqi Wang, Dezhong Zhao, Ziqin Yuan, Tianyu Shao, Guohua Chen, Dominic Kao, Sungeun Hong, Byung-Cheol Min

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 PRIMT通过多模态反馈和轨迹合成，利用基础模型解决偏好强化学习中的查询模糊性和信用分配问题，提升机器人复杂行为的学习效率。

Encoding argumentation frameworks with set attackers to propositional logic systems

将带有集合攻击者的论证框架编码到命题逻辑系统中

Shuai Tang, Jiachao Wu, Ning Zhou

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出将带有集合攻击者的论证框架编码到命题逻辑系统中，统一了高阶AFs和SETAFs，为AI和多智能体系统提供逻辑基础。

Comments 51 pages