大模型推理能力

Robust Answers, Fragile Logic: Probing the Decoupling Hypothesis in LLM Reasoning

鲁棒答案，脆弱逻辑：在LLM推理中探究解耦假说

Enyi Jiang, Changming Xu, Nischay Singh, Tian Qiu, Gagandeep Singh

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 研究揭示LLM在面对微小输入扰动时，仍能保持正确答案但推理过程不稳定，提出MATCHA框架以探测解耦假说，发现多步骤和常识任务更易受此影响。

SwimBird: Eliciting Switchable Reasoning Mode in Hybrid Autoregressive MLLMs

SwimBird: 在混合自回归大语言模型中实现可切换的推理模式

Jintao Tong, Shilin Yan, Hongwei Xue, Xiaojun Tang, Kunyu Shi, Guannan Zhang, Ruixuan Li, Yixiong Zou

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Accio Team, Alibaba Group（阿里集团Accio团队） 纠错

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

AI总结 SwimBird通过动态切换三种推理模式，提升多模态大语言模型在视觉密集任务中的性能，同时保持文本推理能力。

Comments Project Page: https://accio-lab.github.io/SwimBird

Language Models and Logic Programs for Trustworthy Tax Reasoning

语言模型与逻辑程序用于可信的税务推理

William Jurayj, Nils Holzenberger, Benjamin Van Durme

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

AI总结 本文提出结合语言模型与符号求解器的方法，用于提升税务推理的准确性与经济可行性。

Comments Accepted to AAAI 2026

Pruning Minimal Reasoning Graphs for Efficient Retrieval-Augmented Generation

对检索增强生成进行最小推理图剪枝以提高效率

Ning Wang, Kuanyan Zhu, Daniel Yuehwoon Yee, Yitang Gao, Shiying Huang, Zirun Xu, Sainyam Galhotra

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； HKUST（香港科技大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 AutoPrunedRetriever通过最小推理图剪枝提升检索增强生成效率，实现更高效的知识密集型任务处理。

LongR: Unleashing Long-Context Reasoning via Reinforcement Learning with Dense Utility Rewards

LongR: 通过密集效用奖励的强化学习解锁长上下文推理

Bowen Ping, Zijun Chen, Yiyao Yu, Tingfeng Hui, Junchi Yan, Baobao Chang

机构 * Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 LongR通过整合动态'思考与阅读'机制和上下文密度奖励，提升长上下文推理性能，在多个基准测试中取得显著成效。

See Less, See Right: Bi-directional Perceptual Shaping For Multimodal Reasoning

看得少，看得对：双向感知塑造用于多模态推理

Shuoshuo Zhang, Yizhen Zhang, Jingjing Fu, Lei Song, Jiang Bian, Yujiu Yang, Rui Wang

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出BiPS，通过双向感知塑造提升多模态推理性能，有效增强细粒度视觉依赖并提升跨领域泛化能力。

Inverse Optimization Without Inverse Optimization: Direct Solution Prediction with Transformer Models

无需逆向优化：基于Transformer模型的直接解预测

Macarena Navarro, Willem-Jan van Hoeve, Karan Singh

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出基于Transformer模型的直接解预测方法，用于解决具有未知组件的组合优化问题，通过约束推理模块整合已知约束，生成结构相似且满足约束的解，展现出在复杂问题中优于LSTM和逆向优化的性能。