大模型推理能力

Attention as Binding: A Vector-Symbolic Perspective on Transformer Reasoning

注意力作为绑定：一种向量符号视角下的Transformer推理

Sahil Rajesh Dhayalkar

机构 * Sahil Rajesh Dhayalkar（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出将Transformer的注意力机制视为软向量符号计算，通过向量符号架构视角解释其推理行为，并提出改进架构和训练目标以提升逻辑可靠性和可解释性。

Comments 12 pages with references. Submitted to 'Logical and Symbolic Reasoning in Language Models @ AAAI 2026' conference and is under review

Evaluating Large Language Models on Multimodal Chemistry Olympiad Exams

评估大型语言模型在多模态化学奥林匹克考试中的表现

Yiming Cui, Xin Yao, Yuxuan Qin, Xin Li, Shijin Wang, Guoping Hu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； iFLYTEK AI Research（iFLYTEK人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文评估了多种多模态LLM在化学奥林匹克考试中的表现，发现其在多模态融合和科学推理方面存在显著局限，提出通过链式思维提示提升模型性能的方法。

Comments Published at Communications Chemistry

Journal ref Commun. Chem. 8 (2025)

ChatGPT and Gemini participated in the Korean College Scholastic Ability Test -- Earth Science I

ChatGPT 和 Gemini 参与韩国大学入学考试——地球科学I

Seok-Hyun Ga, Chun-Yen Chang

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

AI总结 本研究分析了ChatGPT和Gemini在地球科学I考试中的多模态推理能力，发现模型在感知与认知之间存在差距，揭示了AI在科学评估中的局限性。

Comments 23 pages, 9 tables, 1 figure

The Need for Verification in AI-Driven Scientific Discovery

人工智能驱动科学发现中的验证需求

Cristina Cornelio, Takuya Ito, Ryan Cory-Wright, Sanjeeb Dash, Lior Horesh

机构 * Samsung AI, Cambridge, UK（三星人工智能，英国坎布里奇） ； IBM Research, Yorktown Heights, USA（IBM研究院，美国尤里茨山） ； Imperial Business School, London, UK（帝国商业学院，英国伦敦） 纠错

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

AI总结 本文探讨了人工智能驱动科学发现中验证的重要性，指出验证机制是确保科学进步的关键。

Tableaux for epistemic Gödel logic

表格用于知识 Gödel 逻辑

Marta Bílková, Thomas Ferguson, Daniil Kozhemiachenko

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出了一种多智能体知识 Gödel 逻辑，利用表格计算方法解决有效性问题，证明其在不同智能体数量下的复杂性为 PSpace 或 coNP 完全。