大模型推理能力

SemCoT: Accelerating Chain-of-Thought Reasoning through Semantically-Aligned Implicit Tokens

SemCoT：通过语义对齐的隐式令牌加速链式推理

Yinhan He, Wendy Zheng, Yaochen Zhu, Zaiyi Zheng, Lin Su, Sriram Vasudevan, Qi Guo, Liangjie Hong, Jundong Li

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； LinkedIn Inc.（领英公司） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 SemCoT通过语义对齐的隐式令牌优化，提升链式推理的效率与准确性。

Visual Generation Unlocks Human-Like Reasoning through Multimodal World Models

视觉生成通过多模态世界模型解锁类人推理

Jialong Wu, Xiaoying Zhang, Hongyi Yuan, Xiangcheng Zhang, Tianhao Huang, Changjing He, Chaoyi Deng, Renrui Zhang, Youbin Wu, Mingsheng Long

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出视觉生成在特定任务中优于纯语言推理，通过构建VisWorld-Eval评估套件验证了多模态世界模型提升类人推理的能力。

Comments Project page: https://thuml.github.io/Reasoning-Visual-World

Decompose-and-Formalise: Recursively Verifiable Natural Language Inference

分解与形式化：可递归验证的自然语言推理

Xin Quan, Marco Valentino, Louise A. Dennis, André Freitas

机构 * Department of Computer Science, University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） ； School of Computer Science, University of Sheffield（谢菲尔德大学计算机科学学院） ； Idiap Research Institute（Idiap研究 institute） ； National Biomarker Centre, CRUK-MI, University of Manchester（曼彻斯特大学国家生物标记中心） 纠错

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

AI总结 本文提出分解与形式化框架，通过自底向上的验证和局部诊断引导细化，提升自然语言推理的解释验证效率和准确性。

LLM Agents for Knowledge Discovery in Atomic Layer Processing

用于原子层处理中知识发现的LLM代理

Andreas Werbrouck, Marshall B. Lindsay, Matthew Maschmann, Matthias J. Young

机构 * University of Missouri Columbia（密苏里大学哥伦比亚分校） 纠错

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

AI总结 本研究利用LLM代理在原子层处理中探索化学相互作用，通过试错和持续探索实现知识发现。

Comments Accepted submission to the AI4MAT workshop@NEURIPS 2025. As submitted, except author names added