大模型推理能力

Adaptive Collaboration of Arena-Based Argumentative LLMs for Explainable and Contestable Legal Reasoning

面向可解释和可争议法律推理的 Arena 基础论证 LLM 自适应协作

Hoang-Loc Cao, Phuc Ho, Truong Thanh Hung Nguyen, Phuc Truong Loc Nguyen, Dinh Thien Loc Nguyen, Hung Cao

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 ACAL通过自适应多智能体协作和 Arena 基础论证框架，提升法律推理的可解释性和可争议性，实验证明其在效率和透明度上的优势。

Reasoning Capabilities of Large Language Models. Lessons Learned from General Game Playing

大语言模型的推理能力。从通用游戏玩法中获得的教训

Maciej Świechowski, Adam Żychowski, Jacek Mańdziuk

机构 * Grail Team（Grail团队） ； Warsaw University of Technology（华沙技术大学） ； AGH University of Krakow（克拉科夫AGH大学） 纠错

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

AI总结 本文通过通用游戏玩法任务评估大语言模型的推理能力，发现部分模型在多步骤任务中表现稳定，但随着任务复杂度增加性能下降。

Lean Finder: Semantic Search for Mathlib That Understands User Intents

Lean Finder: 用于Mathlib的语义搜索，能理解用户意图

Jialin Lu, Kye Emond, Kaiyu Yang, Swarat Chaudhuri, Weiran Sun, Wuyang Chen

机构 * Simon Fraser University（西蒙·弗雷泽大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 Lean Finder通过语义搜索和用户意图理解，提升了数学家在Lean和mathlib中的搜索效率和准确性。

Agentic Problem Frames: A Systematic Approach to Engineering Reliable Domain Agents

代理问题框架：一种系统化的方法用于工程可靠领域代理

Chanjin Park

机构 * Institute of Engineering Research（工程研究所） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出代理问题框架（APF），通过系统化工程方法提升领域代理的可靠性，结合AJD规范工具和AVR循环实现任务要求的渐近收敛。

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