大模型推理能力

LogicGraph : Benchmarking Multi-Path Logical Reasoning via Neuro-Symbolic Generation and Verification

LogicGraph : 通过神经符号生成与验证进行多路径逻辑推理的基准测试

Yanrui Wu, Lingling Zhang, Xinyu Zhang, Jiayu Chang, Pengyu Li, Xu Jiang, Jingtao Hu, Jun Liu

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； Department of Electrical Engineering, Stanford University（斯坦福大学电气工程系） ； School of Computer Science and Technology, Tiangong University（天津大学计算机科学与技术学院） ； Ministry of Education Key Laboratory of Intelligent Networks and Network Security, China（中国教育部长智网络与网络安全重点实验室） ； Shaanxi Province Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering, China（陕西省大数据知识工程重点实验室） 纠错

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

AI总结 LogicGraph通过神经符号生成与验证方法，系统评估多路径逻辑推理能力，揭示模型在复杂推理中探索多样路径的不足。

Comments 24 pages, 17 figures

What Matters For Safety Alignment?

安全对齐中什么重要？

Xing Li, Hui-Ling Zhen, Lihao Yin, Xianzhi Yu, Zhenhua Dong, Mingxuan Yuan

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文研究了安全对齐中关键因素，发现集成推理和自我反思机制的重要性，揭示了CoT攻击的高成功率及安全风险，强调了安全约束在模型训练中的必要性。

Comments Added more commercial model results, majority voting scores, and theoretical analysis in v2

TraceVision: Trajectory-Aware Vision-Language Model for Human-Like Spatial Understanding

TraceVision: 一种具有轨迹感知能力的视觉-语言模型，用于类人空间理解

Fan Yang, Shurong Zheng, Hongyin Zhao, Yufei Zhan, Xin Li, Yousong Zhu, Chaoyang Zhao Ming Tang, Jinqiao Wang

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

AI总结 TraceVision通过整合轨迹感知的空间理解，实现了类人空间认知，提升视觉-语言模型在轨迹引导任务中的表现。

Sensory-Motor Control with Large Language Models via Iterative Policy Refinement

通过迭代策略优化实现大语言模型的感官-运动控制

Jônata Tyska Carvalho, Stefano Nolfi

机构 * Federal University of Santa Catarina (UFSC)（圣卡塔琳娜联邦大学） ； Institute of Cognitive Sciences and Technologies (ISTC-CNR)（认知科学与技术研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出通过迭代策略优化，利用大语言模型控制具身代理，结合符号知识与子符号感官运动数据实现高效控制。

Comments Final version of the article accepted for publication on Scientific Reports. 29 pages (13 pages are from appendix), 8 figures, 2 tables, code for experiments replication and supplementary material provided at https://github.com/jtyska/llm-robotics-article/

Architecting AgentOS: From Token-Level Context to Emergent System-Level Intelligence

构建AgentOS：从令牌级上下文到涌现的系统级智能

ChengYou Li, XiaoDong Liu, XiangBao Meng, XinYu Zhao

机构 * Yishu Research（亿舒研究） ； Fukuoka Institute of Technology（福冈技术学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AgentOS框架，通过重构LLM为推理内核，引入深度上下文管理和语义切片机制，旨在构建具备系统级智能的自主认知环境。

Comments 16 pages,9 figures