大模型推理能力

Model-First Reasoning LLM Agents: Reducing Hallucinations through Explicit Problem Modeling

基于模型的推理语言模型代理：通过显式问题建模减少幻觉

Annu Rana, Gaurav Kumar

机构 * Stanford AI Professional Program（斯坦福AI专业项目） ； IESE EMBA Program（IESE EMBA项目） 纠错

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

AI总结 本文提出基于模型的推理方法，通过显式问题建模减少LLM在复杂规划任务中的幻觉和不一致性。

Intention Chain-of-Thought Prompting with Dynamic Routing for Code Generation

具有动态路由的意图链式思维提示法用于代码生成

Shen Li, Li Huang, Shaoxiong Zhan, Weifeng Sun, Tao Yin, Zhongxin Liu, Meng Yan

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

AI总结 RoutingGen通过动态路由策略优化代码生成，结合少样本提示与结构化推理策略ICoT，提升生成效率与质量。

Comments Accepted at AAAI-2026

Semantic-Drive: Democratizing Long-Tail Data Curation via Open-Vocabulary Grounding and Neuro-Symbolic VLM Consensus

语义驱动：通过开放词汇锚定和神经符号视觉语言共识民主化长尾数据整理

Antonio Guillen-Perez

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 Semantic-Drive通过开放词汇锚定和神经符号视觉语言共识，提升自动驾驶中长尾数据整理的效率与隐私保护。

A Knowledge Graph-based Retrieval-Augmented Generation Framework for Algorithm Selection in the Facility Layout Problem

基于知识图谱的检索增强生成框架用于设施布局问题中的算法选择

Nikhil N S, Bilal Muhammed, Soban Babu Beemaraj, Amol Dilip Joshi

机构 * Indian Institute of Science（印度科学学院） ； TCS Research and Innovation（塔塔咨询公司研究与创新） 纠错

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

AI总结 本文提出基于知识图谱的检索增强生成框架，用于自动推荐设施布局问题中的算法选择，通过多维检索机制和大语言模型实现数据驱动的算法推荐。

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