大模型推理能力

A Large Language Model Based Method for Complex Logical Reasoning over Knowledge Graphs

基于大型语言模型的复杂知识图谱逻辑推理方法

Ziyan Zhang, Chao Wang, Zhuo Chen, Lei Chen, Chiyi Li, Kai Song

机构 * School of Information Science and Engineering, Chongqing Jiaotong University（信息科学与工程学院，重庆交通大学） ； State Grid Chongqing Electric Power Company（国网重庆市电力公司） 纠错

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

AI总结 本文提出ROG方法，结合KG邻域检索与LLM推理，有效提升复杂知识图谱逻辑推理性能。

TiViBench: Benchmarking Think-in-Video Reasoning for Video Generative Models

TiViBench: 用于视频生成模型的视频推理基准测试

Harold Haodong Chen, Disen Lan, Wen-Jie Shu, Qingyang Liu, Zihan Wang, Sirui Chen, Wenkai Cheng, Kanghao Chen, Hongfei Zhang, Zixin Zhang, Rongjin Guo, Yu Cheng, Ying-Cong Chen

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)；logical reasoning(abstract)

AI总结 TiViBench提出用于评估视频生成模型的推理能力，结合VideoTPO提升推理性能，揭示商业与开源模型在推理潜力上的差异。

Comments Project: https://haroldchen19.github.io/TiViBench-Page/

Separating Constraint Compliance from Semantic Accuracy: A Novel Benchmark for Evaluating Instruction-Following Under Compression

分离约束合规性与语义准确性：一种新的基准，用于在压缩下评估指令遵循

Rahul Baxi

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 本文提出CDCT基准，揭示LLMs在压缩下约束合规性与语义准确性之间的矛盾，发现中等压缩时约束违规主要由RLHF训练的有用性行为导致。

Comments 19 pages, 9 figures; currently under peer review at TMLR

Epistemological Fault Lines Between Human and Artificial Intelligence

人类与人工智能之间的知识论断层

Walter Quattrociocchi, Valerio Capraro, Matjaž Perc

机构 * Department of Computer Science, Sapienza University of Rome, Rome, Italy ； Department of Psychology, University of Milan Bicocca, Milan, Italy ； Faculty of Natural Sciences ； Mathematics, University of Maribor, Maribor, Slovenia ； Community Healthcare Center Dr. Adolf Drolc Maribor, Maribor, Slovenia ； University College, Korea University, Seoul, Republic of Korea ； Department of Physics, Kyung Hee University, Seoul, Republic of Korea 纠错

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

AI总结 本文揭示大型语言模型与人类认知在知识生成机制上的结构性差异，指出LLMs是随机模式完成系统而非知识代理，并识别七种知识断层，对社会评估、治理及知识素养提出影响。

Comments 16 pages, 1 figure

NEURO-GUARD: Neuro-Symbolic Generalization and Unbiased Adaptive Routing for Diagnostics -- Explainable Medical AI

NEURO-GUARD：神经符号泛化与无偏自适应路由用于诊断——可解释的医疗AI

Midhat Urooj, Ayan Banerjee, Sandeep Gupta

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 NEURO-GUARD通过整合视觉变换器与语言驱动推理，提升医疗图像诊断的准确性、透明性和泛化能力。

Comments Accepted at Asilomar Conference