大模型推理能力

The Cartan-Topos Protocol: A Unified Geometric and Categorical Framework for Resilient Multi-Agent Coordination

Cartan-Topos协议：弹性多智能体协调的统一几何与范畴框架

Manuel Hernández, Eduardo Sánchez-Soto

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

AI总结 针对连续欧几里得共识在非完整约束下失效、离散符号逻辑在开放世界假设下崩溃的问题，提出一种统一几何与范畴框架，通过黎曼质心流、克利福德代数表示、细胞层和Cartan连接实现弹性多智能体协调，并利用层论规划进行弹性时间推理。

A Methodological Guide on Using Large Language Models for Reproducible Text Annotation in the Social Sciences and Humanities with Python and R

使用大型语言模型进行社会科学和人文学科可重复文本注释的方法论指南：基于Python和R

Qixiang Fang, Javier Garcia Bernardo, Erik-Jan van Kesteren

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

AI总结 本文提供了一步一步的方法论指南，指导社会科学和人文学科研究者使用大型语言模型进行文本注释，包括设置项目、编程交互、提示设计、统计整合和可重复性管理，并附有Python和R代码示例。

Comments Accompanying Python and R notebooks are available at https://github.com/sodascience/workshop_llm_data_collection or https://zenodo.org/records/20073016

Towards a Universal Causal Reasoner

迈向通用因果推理器

Qirun Dai, Xiao Liu, Jiawei Zhang, Dylan Zhang, Hao Peng, Chenhao Tan

机构 * The University of Chicago（芝加哥大学） ； University of Illinois 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(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出UniCo数据生成框架，覆盖Pearl因果阶梯的18种查询类型，将符号示例转化为代码和自然语言，通过监督微调显著提升LLM的因果推理能力和推理忠实度。

General Hazard Detection

通用危险检测

Stephanie Ng, CP Lim, SueJen Looi, Hendrik Zurlinden, David Nguyen, Lei Wei, Saeid Nahavandi, Hailing Zhou

机构 * Swinburne University of Technology（斯winburne大学） ； National Transport Research Organisation（国家交通运输研究组织） ； Google Cloud（谷歌云） ； Deakin University（德金大学） 纠错

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

AI总结 针对现有危险检测系统在抽象安全概念上的局限性，提出基于规则合规评估的CompliVision数据集和结合LLaVA视觉推理与人在回路反馈的通用危险检测框架。

Comments 20 pages, 7 figures and 4 tables

The Deterministic Horizon: Impossibility Results as Design Specifications for Trustworthy AI Systems

确定性视界：作为可信AI系统设计规范的不可行性结果

Dongxin Guo

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

AI总结 本文通过证明架构决定的准确率上限、偏好学习的样本复杂度跳跃、多阶段检索的指标数量要求等16个不可行性结果，将计算极限转化为可信AI系统的设计规范。

Comments PhD thesis, Department of Computer Science, The University of Hong Kong, 2026. 271 pages, 18 figures, 15 tables, 5 algorithms

Melding LLM and temporal logic for reliable human-swarm collaboration in complex scenarios

将大语言模型与时序逻辑融合以实现复杂场景中可靠的人-群智协作

Junfeng Chen, Yuxiao Zhu, An Zhuo, Xintong Zhang, Shuo Zhang, Guanghui Wen, Xiwang Dong, Meng Guo, Zhongkui Li

机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） ； Division of Natural and Applied Sciences, Duke Kunshan University（杜克昆山大学自然与应用科学学院） ； School of Automaton, Southeast University（东南大学自动化学院） ； School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（北航自动化科学与电气工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种神经符号框架，结合时序逻辑与大语言模型，实现长周期人-群智协作，通过形式化任务规划与上下文感知推理，提升动态环境中任务规划的可靠性与效率。

MARD: A Multi-Agent Framework for Robust Android Malware Detection

MARD：一种用于鲁棒Android恶意软件检测的多智能体框架

Xueying Zeng, Youquan Xian, Sihao Liu, Xudong Mou, Yanze Li, Lei Cui, Bo Li

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

AI总结 MARD通过结合LLM的语义理解和传统静态分析，提出多智能体框架，有效降低APK深度分析成本，实现高可解释性检测，F1得分达93.46%。

SAGER: Self-Evolving User Policy Skills for Recommendation Agent

SAGER：面向推荐代理的自进化用户策略技能

Zhen Tao, Riwei Lai, Chenyun Yu, Weixin Chen, Li Chen, Beibei Kong, Lei Cheng, Chengxiang Zhuo, Zang Li, Qingqiang Sun

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 SAGER通过为每个用户分配专用策略技能，实现个性化推荐代理的自进化推理，实验表明其在四个公开基准上达到最优性能，证明个性化推理过程是推荐改进的新来源。

Waking Up Blind: Cold-Start Optimization of Supervision-Free Agentic Trajectories for Grounded Visual Perception

觉醒失明：为基于视觉感知的代理轨迹进行无监督的冷启动优化

Ashutosh Bajpai, Tamal Majumder, Akshay Nambi, Tanmoy Chakraborty

机构 * Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里） ； Indian Institute of Technology Abu Dhabi（印度理工学院阿布扎比） ； Microsoft Research（微软研究院） 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SPECTRA框架，通过冷启动强化学习提升小视觉语言模型的视觉鲁棒性和工具协调能力，无需监督即可提高任务准确性和工具效率。

Comments ACL 2026 Findings

Legal2LogicICL: Improving Generalization in Transforming Legal Cases to Logical Formulas via Diverse Few-Shot Learning

Legal2LogicICL: 通过多样少量样本学习提升将法律案例转换为逻辑公式的一般化能力

Jieying Xue, Phuong Minh Nguyen, Ha Thanh Nguyen, May Myo Zin, Ken Satoh

机构 * Center for Juris-Informatics, ROIS-DS（法信息学中心，ROIS-DS） ； Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本先端科学技术大学） 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Legal2LogicICL框架，通过检索增强生成实现有效上下文学习，构建信息丰富且稳定的少量样本演示，提升法律案例转逻辑表示的准确性与稳定性。

Comments Accepted at ICAIL 2026

CLASP: Closed-loop Asynchronous Spatial Perception for Open-vocabulary Desktop Object Grasping

CLASP: 闭环异步空间感知用于开放词汇桌面物体抓取

Yiran Ling, Wenxuan Li, Siying Dong, Yize Zhang, Xiaoyao Huang, Jing Jiang, Ruonan Li, Jie Liu

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； National Key Laboratory of Smart Farm Technologies and Systems（智慧农场技术与系统全国重点实验室） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CLASP框架，通过异步闭环机制整合多模态感知、逻辑推理与状态反馈，解决低级抓取中多模态演示不足、空间幻觉和开放环执行脆弱性问题，实现87%的成功率和强泛化能力。

Learning and Enforcing Context-Sensitive Control for LLMs

学习与强制上下文敏感控制用于大语言模型

Mohammad Albinhassan, Pranava Madhyastha, Mark Law, Alessandra Russo

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； City University of London（伦敦城市大学） ； ILASP Limited, UK（英国ILASP有限公司） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种自动学习上下文敏感约束的框架，通过两阶段过程提升LLM生成的有效性，使小型模型也能完美遵守约束，优于其他方法。

Comments ACL 2025 Student Research Workshop

Journal ref Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 4: Student Research Workshop), pages 834-842, 2025

Bayesian Social Deduction with Graph-Informed Language Models

基于图信息的语言模型的贝叶斯社会推断

Shahab Rahimirad, Guven Gergerli, Lucia Romero, Angela Qian, Matthew Lyle Olson, Simon Stepputtis, Joseph Campbell

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Oracle（甲骨文公司） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Intel Labs（英特尔实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种混合推理框架，通过外部化信念推断到结构化概率模型，结合语言模型进行理解和交互，在Agent-Agent游戏中实现与大模型相当的性能，并首次在受控研究中击败人类玩家。

Comments Accepted to ACL 2026 main conference

Do LLMs Follow Their Own Rules? A Reflexive Audit of Self-Stated Safety Policies

大语言模型是否遵循自身规则？对自我声明安全政策的反思审计

Avni Mittal

机构 * Microsoft（微软） 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SNCA框架，通过提取模型自述安全规则并形式化为类型谓词，评估模型行为一致性，发现模型在安全政策与行为间存在系统性差距。

DIVERSED: Relaxed Speculative Decoding via Dynamic Ensemble Verification

DIVERSED: 通过动态集成验证实现放松的推测解码

Ziyi Wang, Siva Rajesh Kasa, Ankith M S, Santhosh Kumar Kasa, Jiaru Zou, Sumit Negi, Ruqi Zhang, Nan Jiang, Qifan Song

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Amazon Inc.（亚马逊公司） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Texas at El Paso（德克萨斯大学埃尔帕索分校） 纠错

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

AI总结 DIVERSED通过动态集成验证框架提升解码效率，保留生成质量，通过任务和上下文依赖的权重融合草案与目标模型分布，提升推理效率。

Comments 35 pages, 9 figures, accepted at AISTATS 2026

One Life to Learn: Inferring Symbolic World Models for Stochastic Environments from Unguided Exploration

一次生命学习：从无指导探索中推断随机环境的符号世界模型

Zaid Khan, Archiki Prasad, Elias Stengel-Eskin, Jaemin Cho, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出OneLife框架，通过条件激活的程序法则在概率编程框架中推断随机环境的动态，实现从无指导探索中学习复杂环境的动力学，优于基线方法。

Comments Accepted to ICLR 2026. Project page: https://onelife-worldmodel.github.io/; 44 pages

LensAgent: A Self Evolving Agent for Autonomous Physical Inference of Sub-galactic Structure

LensAgent：一种用于自主物理推断亚银河结构的自演化代理

Xiaotang Feng, Zihan Wang, Zilang Shu, Jean-Paul Kneib, Philip Torr

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

AI总结 本文提出LensAgent，一种无需训练的大型语言模型驱动框架，用于自主推断质量分布，克服了质量片退化和手动或神经网络建模的可扩展性问题，成功重建了SLACS Grade A强引力透镜系统的质量分布。

XrayClaw: Cooperative-Competitive Multi-Agent Alignment for Trustworthy Chest X-ray Diagnosis

XrayClaw：协作-竞争多智能体对齐用于可信的胸部X光诊断

Shawn Young, Lijian Xu

机构 * Shenzhen University of Advanced Technology, Shenzhen, China（深圳理工大学，深圳，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出XrayClaw框架，通过协作-竞争架构提升胸部X光诊断的可靠性，实现高准确性和临床推理一致性。

Comments 14 pages

LogiStory: A Logic-Aware Framework for Multi-Image Story Visualization

LogiStory: 一个多图像故事可视化逻辑感知框架

Chutian Meng, Fan Ma, Chi Zhang, Jiaxu Miao, Yi Yang, Yueting Zhuang

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

AI总结 本文提出LogiStory框架，通过显式建模视觉逻辑提升多图像故事可视化中的叙事逻辑与视觉质量，引入多智能体系统和LogicTale基准测试集进行评估。

Beyond Where to Look: Trajectory-Guided Reinforcement Learning for Multimodal RLVR

超越寻找范围：用于多模态RLVR的轨迹引导强化学习

Jinda Lu, Junkang Wu, Jinghan Li, Kexin Huang, Shuo Yang, Mingzhu Chen, Jiancan Wu, Kuien Liu, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Pecking University（北京大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出轨迹引导强化学习（TGRL），通过专家推理轨迹引导策略模型整合视觉证据进行精细推理，提升多模态推理性能，弥合视觉感知与逻辑推理间的差距。

Breaking the Capability Ceiling of LLM Post-Training by Reintroducing Markov States

突破大语言模型微调的性能上限：重新引入马尔可夫状态

Yurun Yuan, Tengyang Xie

机构 * UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 本文提出通过引入马尔可夫状态突破大语言模型微调的性能上限，理论和实验均表明该方法能显著降低样本复杂度并提升复杂逻辑谜题的性能。

Probing to Refine: Reinforcement Distillation of LLMs via Explanatory Inversion

探测以精炼：通过解释性反向实现大语言模型的强化蒸馏

Zhen Tan, Chengshuai Zhao, Song Wang, Jundong Li, Tianlong Chen, Huan Liu

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 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ExGRPO框架，通过生成解释性探测和强化学习提升蒸馏模型的推理能力和泛化能力，实验显示在12个数据集上显著提升性能。

Comments Accepted to ICLR 2026

Generalizable End-to-End Tool-Use RL with Synthetic CodeGym

通用端到端工具使用强化学习与合成CodeGym

Weihua Du, Hailei Gong, Zhan Ling, Kang Liu, Lingfeng Shen, Xuesong Yao, Yufei Xu, Dingyuan Shi, Yiming Yang, Jiecao Chen

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学语言技术研究所） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出CodeGym框架，通过合成多样化的多轮工具使用环境，提升LLM代理在不同任务配置下的泛化能力，实验显示Qwen2.5-32B-Instruct在OOD基准测试中准确率提升8.7个百分点。

Comments 24 pages. Accepted to ICLR 2026. Project repository: https://github.com/StigLidu/CodeGym

Video-CoE: Reinforcing Video Event Prediction via Chain of Events

Video-CoE：通过事件链强化视频事件预测

Qile Su, Jing Tang, Rui Chen, Lei Sun, Xiangxiang Chu

机构 * AMAP, Alibaba Group（阿里妈妈，阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文提出Video-CoE方法，通过构建时间事件链提升视频事件预测的准确性，实验表明其优于现有主流大语言模型。

Comments 21 pages, 18 figures, 6 tables

Mindstorms in Natural Language-Based Societies of Mind

自然语言基础的思维社会中的风暴

Mingchen Zhuge, Haozhe Liu, Francesco Faccio, Dylan R. Ashley, Róbert Csordás, Anand Gopalakrishnan, Abdullah Hamdi, Hasan Abed Al Kader Hammoud, Vincent Herrmann, Kazuki Irie, Louis Kirsch, Bing Li, Guohao Li, Shuming Liu, Jinjie Mai, Piotr Piękos, Aditya Ramesh, Imanol Schlag, Weimin Shi, Aleksandar Stanić, Wenyi Wang, Yuhui Wang, Mengmeng Xu, Deng-Ping Fan, Bernard Ghanem, Jürgen Schmidhuber

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

AI总结 本文探讨了基于自然语言的思维社会（NLSOMs）的结构和应用，通过多代理系统解决多种AI任务，并提出未来研究方向。

Comments published in Computational Visual Media Journal (CVMJ); 9 pages in main text + 7 pages of references + 38 pages of appendices, 14 figures in main text + 13 in appendices, 7 tables in appendices

Journal ref (2025). Computational Visual Media, 11(1), 29-81

Epistemic Closure: Autonomous Mechanism Completion for Physically Consistent Simulation

认知闭合：用于物理一致模拟的自主机制完成

Yue Wua, Tianhao Su, Rui Hu, Mingchuan Zhao, Shunbo Hu, Deng Pan, Jizhong Huang

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文提出神经符号生成代理，通过自主验证和完成物理机制，解决科学模拟中的物理幻觉问题。

Multi-Agentic AI for Conflict-Aware rApp Policy Orchestration in Open RAN

多智能体AI用于冲突感知的rApp策略编排在开放RAN中

Haiyuan Li, Yulei Wu, Dimitra Simeonidou

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

AI总结 本文提出多智能体AI框架，用于实现开放RAN中冲突感知的rApp策略自动生成与编排，实验表明其在部署准确性和推理成本上有显著提升。

RLSF: Fine-tuning LLMs via Symbolic Feedback

通过符号反馈进行LLM微调：RLSF

Piyush Jha, Prithwish Jana, Pranavkrishna Suresh, Arnav Arora, Vijay Ganesh

机构 * Georgia Institute of Technology, USA（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 RLSF通过符号反馈微调LLM，利用符号推理工具提供精细反馈，提升领域特定任务的性能，使小模型超越大模型。

Journal ref ECAI 2025, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Vol. 413, pp. 1687-1694, 2025

Toward a Multi-Echelon Cyber Warfare Theory: A Meta-Game-Theoretic Paradigm for Defense and Dominance

迈向多层级网络战理论：一种元博弈论范式用于防御与主导

Ya-Ting Yang, Quanyan Zhu

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

AI总结 本文提出一种基于元博弈论的多层级网络战理论，整合人工智能技术，用于设计和优化网络战策略，强调资源分配、风险评估及非线性动态影响。

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。