大模型推理能力

Training a Scientific Reasoning Model for Chemistry

为化学训练一个推理模型

Siddharth M. Narayanan, James D. Braza, Ryan-Rhys Griffiths, Albert Bou, Geemi Wellawatte, Mayk Caldas Ramos, Ludovico Mitchener, Samuel G. Rodriques, Andrew D. White

机构 * FutureHouse Inc.（FutureHouse公司） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于强化学习的推理模型，用于化学领域，能高效处理多种化学任务，超越现有模型和人类专家。

Fine-Tuned Large Language Models for Logical Translation: Reducing Hallucinations with Lang2Logic

针对逻辑翻译的微调大型语言模型：通过Lang2Logic减少幻觉

Muyu Pan, Dheeraj Kodakandla, Mahfuza Farooque

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种通过微调大型语言模型来减少逻辑翻译中幻觉的框架，利用自定义语法和符号计算库生成可靠的合取范式。

Comments IEEE ISNCC 2025

Exploring Depth Generalization in Large Language Models for Solving Recursive Logic Tasks

探索大型语言模型在解决递归逻辑任务中的深度泛化能力

Zhiyuan He

机构 * Zhiyuan He（He） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种循环定位和替换流程，用于解决大型语言模型在递归逻辑任务中的深度泛化问题，通过分解递归问题并利用两个专门模型提升性能。

A process algebraic framework for multi-agent dynamic epistemic systems

多智能体动态认识系统的进程代数框架

Alessandro Aldini

机构 * University of Urbino Carlo Bo, Italy（乌尔比诺卡尔罗·波大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种多智能体动态认识系统的进程代数框架，结合了标记转换系统与认识模型，通过过程代数语言和模态逻辑实现建模与验证。