大模型推理能力

Object-centric proto-symbolic behavioural reasoning from pixels

基于像素的物体中心原型符号行为推理

Ruben van Bergen, Justus Hübotter, Alma Lago, Pablo Lanillos

机构 * Donders Institute, Radboud University（多纳尔斯研究所，拉布德大学） ； Cajal Neuroscience Center, Spanish National Research Council（卡哈尔神经科学中心，西班牙国家研究理事会） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)；logical reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于像素的物体中心深度学习架构，通过物体表示实现从感知到抽象推理的行为推理，展示了在合成环境中通过逻辑推理和连续控制任务的能力。

Comments Accepted for publication in Neural Networks journal

Looking Beyond Visible Cues: Implicit Video Question Answering via Dual-Clue Reasoning

超越可见线索：通过双线索推理进行隐式视频问答

Tieyuan Chen, Huabin Liu, Yi Wang, Chaofan Gan, Mingxi Lyu, Ziran Qin, Shijie Li, Liquan Shen, Junhui Hou, Zheng Wang, Weiyao Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ZhongguanCun Academy（中关村学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai University（上海大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出隐式视频问答任务和IRM模型，通过双线索推理提升隐式问答性能，优于现有模型。

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Workflow is All You Need: Escaping the "Statistical Smoothing Trap" via High-Entropy Information Foraging and Adversarial Pacing

流程即一切：通过高熵信息觅食和对抗性节奏控制摆脱'统计平滑陷阱

Zhongjie Jiang

机构 * Zhongjie Jiang（江宗杰） 纠错

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

AI总结 本研究提出DeepNews框架，通过高熵信息觅食和对抗性节奏控制，解决LLMs在长文本生成中的幻觉、逻辑一致性和个性化表达难题，实验显示其在金融报道中表现优异。

Comments 22 pages, 8 figures. Includes an ecological validity blind test where the Agentic Workflow achieved a 25% acceptance rate in top-tier media, decisively outperforming the SOTA Zero-shot baseline (0%). Features the DNFO-v5 ontology