大模型推理能力

A Simple Generative Model of Logical Reasoning and Statistical Learning

逻辑推理与统计学习的简单生成模型

Hiroyuki Kido

机构 * School of Computer Science（计算机科学系） ； Informatics, Cardiff University（信息学，卡迪夫大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个基于贝叶斯方法的简单模型，统一逻辑推理与统计学习，通过形式逻辑的可满足性建模数据生成符号知识，实现精确推断和理论正确性。

Trojan Horses in Recruiting: A Red-Teaming Case Study on Indirect Prompt Injection in Standard vs. Reasoning Models

招聘中的木马：针对标准与推理模型间接提示注入的红队案例研究

Manuel Wirth

机构 * University of Mannheim（曼海姆大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过红队测试揭示了标准与推理模型在间接提示注入中的安全差异，发现推理模型在复杂指令下易出现元认知泄漏，而标准模型在简单攻击中表现较弱。

Comments 43 pages, 3 synthetic CV PDF's, 6 chat history PDF's and system prompts. This work was developed as part of the Responsible AI course within the Mannheim Master in Data Science (MMDS) program at the University of Mannheim

Temporal-Aware Heterogeneous Graph Reasoning with Multi-View Fusion for Temporal Question Answering

具有多视角融合的时序感知异构图推理用于时序问答

Wuzhenghong Wen, Bowen Zhou, Jinwen Huang, Xianjie Wu, Yuwei Sun, Su Pan, Liang Li, Jianting Liu

机构 * 1 School of Internet of Things, Nanjing University of Posts ； Telecommunications 2 Faculty of Medicine \& Health, University of New South Wales, Sydney, Australia 3 Dept. of Biomedical Engineering \& Biotechnology, Khalifa University, Abu Dhabi 4 Beijing Information Science ； Technology University 5 Shortest Path Technology Co., Ltd. 纠错

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

AI总结 本文提出一种时序感知异构图推理框架，通过多视角融合提升时序问答的准确性和效率。

Comments 6pages

NutriOrion: A Hierarchical Multi-Agent Framework for Personalized Nutrition Intervention Grounded in Clinical Guidelines

NutriOrion：一种基于临床指南的个性化营养干预分层多智能体框架

Junwei Wu, Runze Yan, Hanqi Luo, Darren Liu, Minxiao Wang, Kimberly L. Townsend, Lydia S. Hartwig, Derek Milketinas, Xiao Hu, Carl Yang

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Texas Woman's University（德克萨斯女子大学） 纠错

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

AI总结 NutriOrion通过分层多智能体框架实现个性化营养干预，结合多目标优先级算法和安全约束机制，有效解决多病共存患者的饮食需求冲突与临床有效性问题。

Neurosymbolic Retrievers for Retrieval-augmented Generation

用于检索增强生成的神经符号检索器

Yash Saxena, Manas Gaur

机构 * Dept. of CSEE University of Maryland Baltimore County, Maryland, USA（电子工程系大学马里兰大学巴尔的摩县） ； Dept. of CSEE University of Maryland Baltimore County, MD, USA（电子工程系大学马里兰大学巴尔的摩县） 纠错

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

AI总结 本文提出神经符号 RAG 框架，通过结合知识图谱与神经检索技术，提升检索过程的透明性和生成性能。

Comments 8 pages, 2 Figures, Published in IEEE Intelligent Systems

From Competition to Coordination: Market Making as a Scalable Framework for Safe and Aligned Multi-Agent LLM Systems

从竞争到协调：市场制作作为安全且对齐的多智能体大语言模型系统的可扩展框架

Brendan Gho, Suman Muppavarapu, Afnan Shaik, Tyson Tsay, Atharva Mohan, James Begin, Kevin Zhu, Archana Vaidheeswaran, Vasu Sharma

机构 * Algoverse AI Research（Algoverse AI研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于市场机制的多智能体大语言模型协调框架，通过结构化经济交换提升推理准确性和透明度，实现自我组织和可验证推理，为安全、对齐的AI系统提供可扩展解决方案。

Adaptive Problem Generation via Symbolic Representations

通过符号表示实现自适应问题生成

Teresa Yeo, Myeongho Jeon, Dulaj Weerakoon, Rui Qiao, Alok Prakash, Armando Solar-Lezama, Archan Misra

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Singapore-MIT Alliance for Research and Technology（新加坡-麻省理工联盟研究技术） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过符号表示生成自适应问题，以提升小型语言模型在数学任务上的表现。

GenesisGeo: Technical Report

GenesisGeo：技术报告

Minfeng Zhu, Zi Wang, Sizhe Ji, Zhengtong Du, Shengqiang Tai, Junming Ke, Xiao Deng, Zanlang Yin, Xiuqi Huang, Heyu Wang, Wei Chen

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； Polytechnic Institute, Zhejiang University（浙江大学多科大学院） ； Hangzhou Research Institute of AI and Holographic Technology（杭州人工智能与全息技术研究 institutes） ； Volkswagen Group Innovation（大众集团创新） ； School of Mathematical Science, Zhejiang University（浙江大学数学科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出GenesisGeo-1M数据集及基于多任务学习的几何学习框架，通过大规模合成数据提升模型在几何推理任务中的性能，实现金牌级表现。

How should AI knowledge be governed? Epistemic authority, structural transparency, and the case for open cognitive graphs

AI知识应该如何被治理？知识权威、结构透明性与开放认知图的案例

Chao Li, Chunyi Zhao, Yuru Wang, Yi Hu

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出开放认知图作为教育AI治理框架，通过结构透明和知识权威管理，实现教育AI与民主问责的对齐。