大模型推理能力

BioBridge: Bridging Proteins and Language for Enhanced Biological Reasoning with LLMs

BioBridge: 蛋白质与语言的桥梁：利用大语言模型增强生物推理

Yujia Wang, Jihong Guan, Wengen Li, Shuigeng Zhou, Xuhong Wang

机构 * School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence（计算机科学与人工智能学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 BioBridge结合蛋白质领域知识与通用语言能力，通过领域自适应持续预训练框架提升生物推理性能。

VIRAASAT: Traversing Novel Paths for Indian Cultural Reasoning

VIRAASAT：为印度文化推理开辟新路径

Harshul Raj Surana, Arijit Maji, Aryan Vats, Akash Ghosh, Sriparna Saha, Amit Sheth

机构 * AI Institute, University of South Carolina（AI研究所，南卡罗来纳大学） ； Indian Institute of Technology Patna（帕纳大学印度理工学院） 纠错

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

AI总结 VIRAASAT通过半自动化多跳方法生成印度文化多跳问题-答案数据集，提出SCoM框架提升文化推理性能。

Neurosymbolic Language Reasoning as Satisfiability Modulo Theory

神经符号语言推理作为可满足性模理论

Hyunseok Oh, Sam Stern, Youngki Lee, Matthai Philipose

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； U. Mass. Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 Logitext通过结合LLM和SMT求解，实现自然语言与逻辑推理的联合处理，提升内容审核和法律任务的准确性和覆盖性。

Batch Prompting Suppresses Overthinking Reasoning Under Constraint: How Batch Prompting Suppresses Overthinking in Reasoning Models

批量提示抑制约束下的过度推理：如何通过批量提示抑制推理模型中的过度推理

Saurabh Srivastava, Janit Bidhan, Hao Yan, Abhishek Dey, Tanu Kansal, Paras Kath, Sina Mansouri, Mohit Marvania, Vamsi Shankar Simhadri, Gaurav Singh

机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） ； Google（谷歌） ； eBay 纠错

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

AI总结 批量提示通过减少推理标记和抑制过度推理行为，提升推理模型的效率和可靠性。

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A Case Study of Selected PTQ Baselines for Reasoning LLMs on Ascend NPU

在Ascend NPU上对推理LLM的选定PTQ基线进行案例研究

Yuchen Luo, Fangyue Zhu, Ruining Zhou, Mingzhe Huang, Jian Zhu, Fanyu Fan, Wei Shao

机构 * School of Mathematics and Statistics, Wuhan University（武汉大学数学与统计学院） ； Huawei（华为公司） 纠错

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

AI总结 本文研究了在Ascend NPU上不同PTQ方法对推理LLM的影响，发现4位权重量化在大模型中可行，但激进方案存在稳定性问题，而8位量化更稳定，实际部署中动态量化开销限制了加速效果。

Validating Political Position Predictions of Arguments

验证论证中政治立场预测的准确性

Jordan Robinson, Angus R. Williams, Katie Atkinson, Anthony G. Cohn

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

AI总结 本文提出双尺度验证框架，通过点评和成对验证方法验证论证中政治立场预测的准确性，构建了大规模政治立场知识库，提升了政治领域知识表示能力。

Comments 13 pages, 6 figures, 6 tables. Under review

Aurora: Neuro-Symbolic AI Driven Advising Agent

Aurora：神经符号AI驱动的建议代理

Lorena Amanda Quincoso Lugones, Christopher Kverne, Nityam Sharadkumar Bhimani, Ana Carolina Oliveira, Agoritsa Polyzou, Christine Lisetti, Janki Bhimani

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 Aurora通过神经符号AI结合检索增强生成、符号推理和课程数据库，实现大规模、可验证的学术建议，提升推荐准确性和效率。

Comments Accepted to 41st ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing. 8 Pages, 3 Figures

AnCoder: Anchored Code Generation via Discrete Diffusion Models

AnCoder：通过离散扩散模型实现锚定代码生成

Anton Xue, Litu Rout, Constantine Caramanis, Sanjay Shakkottai

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 AnCoder通过结构化锚定扩散模型实现高质量代码生成，解决了传统方法无法尊重编程语言结构的问题。

On the Value of Labeled Data and Symbolic Methods for Hidden Neuron Activation Analysis

关于标记数据和符号方法在隐藏神经元激活分析中的价值

Abhilekha Dalal, Rushrukh Rayan, Adrita Barua, Eugene Y. Vasserman, Md Kamruzzaman Sarker, Pascal Hitzler

机构 * Kansas State University（堪萨斯州立大学） ； Bowie State University（比弗州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于符号方法和背景知识的可解释人工智能方法，能够为卷积神经网络中的神经元提供有意义的解释，并在定量和定性方面优于现有方法。