大模型推理能力

Multimodal DeepResearcher: Generating Text-Chart Interleaved Reports From Scratch with Agentic Framework

多模态深度研究员：从零开始生成文本-图表交织报告的代理框架

Zhaorui Yang, Bo Pan, Han Wang, Yiyao Wang, Xingyu Liu, Luoxuan Weng, Yingchaojie Feng, Haozhe Feng, Minfeng Zhu, Bo Zhang, Wei Chen

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 多模态深度研究员通过代理框架实现从零开始生成文本-图表交织报告，利用FDV结构化文本表示提升可视化生成质量。

Comments AAAI 2026 Oral

Towards a Common Framework for Autoformalization

迈向自动形式化的一个共同框架

Agnieszka Mensfelt, David Tena Cucala, Santiago Franco, Angeliki Koutsoukou-Argyraki, Vince Trencsenyi, Kostas Stathis

机构 * Department of Computer Science, Royal Holloway, University of London（伦敦大学皇家霍洛威学院计算机科学系） ； Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（剑桥大学计算机科学与技术系） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文旨在提出一个统一框架，以促进不同领域之间的交叉融合，推动下一代人工智能系统的发展。

Comments Presented at NeLaMKRR@KR, 2025 (arXiv:2511.09575). A shorter version of this work will appear in the Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2026)

Solving Inequality Proofs with Large Language Models

用大语言模型解决不等式证明

Pan Lu, Jiayi Sheng, Luna Lyu, Jikai Jin, Tony Xia, Alex Gu, James Zou

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种非正式但可验证的任务公式化方法，通过IneqMath数据集和LLM-as-judge评估框架，揭示了大语言模型在解决不等式证明任务中的局限性及改进方向。

Comments 50 pages, 24 figures, accepted as a Spotlight at NeurIPS 2025

BreakFun: Jailbreaking LLMs via Schema Exploitation

BreakFun: 通过模式利用对LLM进行劫持

Amirkia Rafiei Oskooei, Mehmet S. Aktas

机构 * Department of Computer Engineering, Yildiz Technical University（计算机工程系，伊兹密尔技术大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 BreakFun通过利用LLM对结构模式的遵守能力，揭示了其在劫持攻击中的脆弱性，并提出对抗性提示解构作为缓解策略。

The Traitors: Deception and Trust in Multi-Agent Language Model Simulations

背叛者：多智能体语言模型模拟中的欺骗与信任

Pedro M. P. Curvo

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 The Traitors通过多智能体模拟研究LLM在社交互动中的欺骗与信任问题，揭示先进模型在欺骗能力与检测能力上的不对称性。

Comments 9 main pages, 31 pages

Active Inference AI Systems for Scientific Discovery

主动推断AI系统用于科学发现

Karthik Duraisamy

机构 * Michigan Institute for Computational Discovery & Engineering（密歇根计算发现与工程研究所） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出主动推断AI系统，通过结合缓慢假设生成与快速验证推理，利用因果和多模态模型促进科学发现，强调人类判断在处理不确定性中的关键作用。