大模型推理能力

Thinking on Maps: How Foundation Model Agents Explore, Remember, and Reason Map Environments

地图上的思考：基础模型代理如何探索、记忆和推理地图环境

Zhiwei Wei, Yuxing Liu, Hua Liao, Wenjia Xu

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

AI总结 本文提出交互式评估框架，分析基础模型代理在符号地图环境中探索、记忆和推理的过程，揭示不同组件在空间理解中的作用。

Comments 43 pages, 8 figures

A Vision-and-Knowledge Enhanced Large Language Model for Generalizable Pedestrian Crossing Behavior Inference

一种融合视觉与知识的大型语言模型用于可推广的行人过街行为推断

Qingwen Pu, Kun Xie, Hong Yang, Guocong Zhai

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

AI总结 本研究提出PedX-LLM，融合视觉与知识的大型语言模型，用于可推广的行人过街行为推断，通过整合视觉特征和领域知识提升模型性能。

Constructing a Neuro-Symbolic Mathematician from First Principles

从第一原理构建一个神经符号数学家

Keqin Xie

机构 * Keqin Xie 纠错

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

AI总结 本文提出Mathesis架构，通过神经符号方法将数学状态编码为超图，并利用可微逻辑引擎实现逻辑一致性与能量最小化，以提升复杂推理能力。