大模型推理能力

Are LLMs Stable Formal Logic Translators in Logical Reasoning Across Linguistically Diversified Texts?

LLMs是否在跨语言多样化文本中的逻辑推理中是稳定的正式逻辑翻译器？

Qingchuan Li, Jiatong Li, Zirui Liu, Mingyue Cheng, Yuting Zeng, Qi Liu, Tongxuan Liu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） ； School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（计算机科学与技术学院，中国科学技术大学） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（信息科学与技术学院，中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SoLT基准测试和MenTaL方法，揭示LLMs在跨语言多样化文本中存在符号映射不一致问题，并通过增强语言多样性提升推理稳定性。

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OrLog: Resolving Complex Queries with LLMs and Probabilistic Reasoning

OrLog：利用LLM和概率推理解决复杂查询

Mohanna Hoveyda, Jelle Piepenbrock, Arjen P de Vries, Maarten de Rijke, Faegheh Hasibi

机构 * Radboud University（拉德堡德大学） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 OrLog通过结合LLM和概率推理，实现约束感知的高效检索，提升查询精度并减少token消耗。

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SCALAR: Quantifying Structural Hallucination, Consistency, and Reasoning Gaps in Materials Foundation Models

SCALAR：量化材料基础模型中的结构幻觉、一致性和推理差距

Can Polat, Erchin Serpedin, Mustafa Kurban, Hasan Kurban

机构 * Texas A\&M University, College Station, TX, USA（德克萨斯A&M大学） ； Ankara University, Ankara, Turkey（安卡拉大学） ； Texas A\&M University at Qatar, Doha, Qatar（德克萨斯A&M大学多哈分校） ； Hamad Bin Khalifa University, Doha, Qatar（哈马德·本·卡西姆大学） 纠错

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

AI总结 SCALAR基准通过评估几何尺度泛化与材料基础模型中结构幻觉、一致性和推理的关系，揭示了大语言模型在材料科学推理中的性能局限。

Collaborative Belief Reasoning with LLMs for Efficient Multi-Agent Collaboration

基于LLM的协同信念推理用于高效多智能体协作

Zhimin Wang, Duo Wu, Shaokang He, Jinghe Wang, Linjia Kang, Jing Yu, Kai Zhu, Jiawei Li, Zhi Wang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生院，清华大学） ； Huawei Tenchnologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 CoBel-World通过协同信念世界框架，提升LLM多智能体协作的效率和人类化表现。

Right for the Right Reasons: Avoiding Reasoning Shortcuts via Prototypical Neurosymbolic AI

为正确的理由而正确：通过原型神经符号AI避免推理捷径

Luca Andolfi, Eleonora Giunchiglia

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） 纠错

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

AI总结 本文提出原型神经符号架构，通过学习正确基本概念避免推理捷径，提升神经符号学习的安全性和可靠性。

Beyond Medical Chatbots: Meddollina and the Rise of Continuous Clinical Intelligence

超越医疗聊天机器人：Meddollina与持续临床智能的兴起

Vaibhav Ram S. V. N. S, Swetanshu Agrawal, Samudra Banerjee, Abdul Muhsin

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

AI总结 Meddollina是一种以治理优先的临床智能系统，通过约束推断和保持临床适当性，解决生成模型在临床部署中的不足，推动持续临床智能的发展。