大模型推理能力

Beyond Binary Moral Judgment: Modeling Ethical Pluralism in AI

超越二元道德判断：在AI中建模伦理多元主义

Aisha Aijaz, Rahul Goel, Arnav Batra, Raghava Mutharaju

机构 * Department of Computer Science and Engineering, IIIT Delhi（印度德里理工学院计算机科学与工程系） ； Mehta Family School of Data Science and AI, IIT Palakkad（印度帕拉卡德理工学院梅塔家庭数据科学与人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出将道德推理建模为规范性伦理理论分布（伦理多元主义）的框架，通过规范-语义双流架构和堆叠集成学习实现，在450个案例上达到88.89%的准确率。

SEAL: Self-Evolving Agentic Learning for Conversational Question Answering over Knowledge Graphs

SEAL: 面向知识图谱对话问答的自我演进智能体学习

Hao Wang, Jialun Zhong, Changcheng Wang, Zhujun Nie, Zheng Li, Shunyu Yao, Yanzeng Li, Xinchi Li

机构 * Institute of Big Data and Artificial Intelligence, China Telecom Research Institute（大数据与人工智能研究院，中国电信研究院） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（王宣计算机技术研究所，北京大学） ； School of Artificial Intelligence, China University of Geosciences (Beijing)（人工智能学院，中国地质大学（北京）） ； Center for Cognition and Neuroergonomics, State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning, Beijing Normal University（认知与神经工效学中心，认知神经科学与学习国家重点实验室，北京师范大学） ； Institute of Artificial Intelligence and Future Networks, Beijing Normal University（人工智能与未来网络研究院，北京师范大学） 纠错

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

AI总结 提出SEAL两阶段语义解析框架，通过自我演进智能体学习解决知识图谱对话问答中的指代消解、上下文依赖和复杂逻辑推理问题，在SPICE基准上达到最先进性能。

Comments Accept by NeuroComputing

SOLAR: A Self-Optimizing Open-Ended Autonomous Agent for Lifelong Learning and Continual Adaptation

SOLAR：一种自优化的开放式自主代理，用于终身学习和持续适应

Nitin Vetcha, Dianbo Liu

机构 * Department of Ophthalmology, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore, Singapore（眼科学系，Yong Loo Lin医学院，新加坡国立大学，新加坡） ； Department of Computational and Data Sciences, Indian Institute of Science, Bangalore, Karnataka, India（计算与数据科学系，印度科学研究院，班加罗尔，卡纳塔克邦，印度） 纠错

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

AI总结 本文提出SOLAR，一种自优化的开放式自主代理，通过参数级元学习实现自我改进，解决了动态真实世界中概念漂移和梯度基适应成本高的问题，展示了在常识、数学、医学、编程、社交和逻辑推理任务上的优越性能。

Comments Accepted at "Association for the Advancement of Artificial Intelligence 2026 Conference" in Streaming Continual Learning Bridge. Published in CEUR Workshop Proceedings (Original version at https://ceur-ws.org/Vol-4183/paper2.pdf)

Journal ref CEUR Workshop Proceedings, Vol. 4183, 2026

CIVeX: Causal Intervention Verification for Language Agents

CIVeX：语言代理的因果干预验证

Fabio Rovai

机构 * The Tesseract Academy（泰塞克特学院） 纠错

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

AI总结 CIVeX通过结构因果查询验证语言代理的干预行动，解决因果效应识别问题，实验显示其在对抗性混淆下具有高准确性和可靠性。

Comments 16 pages, 3 figures. Includes Causal-ToolBench, IHDP, ZOZO Open Bandit, and LaLonde NSW evaluations

Alignment as Jurisprudence

对齐作为法学

Nicholas Caputo

机构 * Oxford Martin AI Governance Initiative（牛津马丁人工智能治理研究所） 纠错

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

AI总结 本文探讨法学与对齐的相似结构，通过法律解释主义和宪法AI等方法，揭示两者在规则与案例互动中的价值，并指出AI如何改进法律理解和应用。

Journal ref 27 Yale Journal of Law and Technology 390 (Sept. 2025)

Focus on the Core: Empowering Diffusion Large Language Models by Self-Contrast

聚焦核心：通过自对比增强扩散大语言模型

Jinyuan Feng, Xin Yu, Yiqun Chen, Xiaochi Wei, Yan Gao, Yi Wu, Yao Hu, Zhiqiang Pu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

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

AI总结 本文通过研究高信息密度token，提出FoCore解码策略，利用自对比提升生成质量与效率，实验表明在数学、代码和逻辑推理任务中效果显著。

Impact of Task Phrasing on Presumptions in Large Language Models

任务表述对大语言模型中假设的影响

Kenneth J. K. Ong

机构 * AI.DA STC ST Engineering（AI.DA STC ST工程） 纠错

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

AI总结 研究探讨了任务表述如何导致大语言模型产生假设，影响其适应能力，通过囚徒困境实验发现中性表述可减少假设影响。

LogicPoison: Logical Attacks on Graph Retrieval-Augmented Generation

逻辑毒药：图检索增强生成中的逻辑攻击

Yilin Xiao, Jin Chen, Qinggang Zhang, Yujing Zhang, Chuang Zhou, Longhao Yang, Lingfei Ren, Xin Yang, Xiao Huang

机构 * Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LogicPoison攻击框架，通过逻辑推理而非注入虚假内容，破坏图检索增强生成系统中的拓扑结构，从而降低其性能。

DrugPlayGround: Benchmarking Large Language Models and Embeddings for Drug Discovery

DrugPlayGround：大型语言模型和嵌入式在药物发现中的基准测试

Tianyu Liu, Sihan Jiang, Fan Zhang, Kunyang Sun, Teresa Head-Gordon, Hongyu Zhao

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Broad Institute of MIT and Harvard（麻省理工学院和哈佛大学博德研究所） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文提出DrugPlayGround框架，用于评估大型语言模型在生成药物物理化学特性、药物协同作用等文本描述方面的性能，同时通过专家解释验证模型的化学和生物推理能力。

Comments 29 pages, 6 figures

Aligning LLMs with Biomedical Knowledge using Balanced Fine-Tuning

通过平衡微调对齐大语言模型与生物医学知识

Zhenchao Tang, Fang Wang, Haohuai He, Jiale Zhou, Tianxu Lv, Jun Zhu, Shouzhi Chen, Minghao Yang, Yu Wang, Jiayang Wu, Yidong Song, Yaokun Li, Jiehui Huang, Dawei Huang, Zhi Song, Jianhua Yao

机构 * Tencent AI for Life Sciences Lab（腾讯AI生命科学实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Westlake University（西湖大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出平衡微调方法，通过双尺度后训练技术提升大语言模型对生物医学知识的理解与生成能力，实验表明其在医疗和生物学推理任务中优于传统方法。

The Geometric Price of Discrete Logic: Context-driven Manifold Dynamics of Number Representations

离散逻辑的几何价格：数表示的上下文驱动流形动力学

Long Zhang, Dai-jun Lin, Wei-neng Chen

机构 * School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过分析语言模型中的流形动力学，揭示了离散逻辑形成所需的拓扑变形成本，提出了一种双调控机制以解释语义分类和逻辑边界生成。

From Flat to Structural: Enhancing Automated Short Answer Grading with GraphRAG

从平面到结构：利用GraphRAG增强自动简答评分

Yucheng Chu, Haoyu Han, Shen Dong, Hang Li, Kaiqi Yang, Yasemin Copur-Gencturk, Joseph Krajcik, Namsoo Shin, Hui Liu

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

AI总结 本文提出GraphRAG框架，通过构建结构化知识图谱解决传统RAG在复杂教育内容中的不足，实验表明其在评估科学与工程实践方面表现更优。

Lightweight Adaptation for LLM-based Technical Service Agent: Latent Logic Augmentation and Robust Noise Reduction

轻量级适应用于基于LLM的技术服务代理：潜在逻辑增强与鲁棒噪声消除

Yi Yu, Junzhuo Ma, Chenghuang Shen, Xingyan Liu, Jing Gu, Hangyi Sun, Guangquan Hu, Jianfeng Liu, Weiting Liu, Mingyue Pu, Yu Wang, Zhengdong Xiao, Rui Xie, Longjiu Luo, Qianrong Wang, Gurong Cui, Honglin Qiao, Wenlian Lu

机构 * School of Mathematics and Sciences, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学数学科学学院，上海，中国） ； Shanghai Center for Mathematical Sciences, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学上海数学中心，上海，中国） ； Alibaba Group, Hangzhou, China（阿里巴巴集团，杭州，中国） ； Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence, Fudan University, Shanghai, China（脑启发式智能科学技术研究院，复旦大学，上海，中国） ； Center for Applied Mathematics & Shanghai Key Laboratory of Contemporary Applied Mathematics, Fudan University, Shanghai, China（应用数学中心及上海当代应用数学重点实验室，复旦大学，上海，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出轻量级适应框架，通过潜在逻辑增强和鲁棒噪声消除提升技术服务代理的稳定性和性能，同时采用混合奖励机制降低训练成本。

Evo: Autoregressive-Diffusion Large Language Models with Evolving Balance

Evo：具有进化平衡的自回归-扩散大语言模型

Junde Wu, Minhao Hu, Jiayuan Zhu, Yuyuan Liu, Tianyi Zhang, Kang Li, Jingkun Chen, Jiazhen Pan, Min Xu, Yueming Jin

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 Evo通过进化平衡机制，结合自回归和扩散模型，实现高效且高质量的语言生成。

Versor: A Geometric Sequence Architecture

Versor：一种几何序列架构

Truong Minh Huy, Edward Hirst

机构 * Trương Minh Huy Independent Researcher（Trương Minh Huy 独立研究者） ； Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica University of Campinas (UNICAMP), Brazil（巴西坎皮纳斯大学数学、统计与科学计算研究所） 纠错

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

AI总结 Versor通过共形几何代数实现结构泛化和高效任务处理，优于Transformer等基线模型。

Comments 19+28 pages, 5 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

PhyNiKCE: A Neurosymbolic Agentic Framework for Autonomous Computational Fluid Dynamics

PhyNiKCE：一种用于自主计算流体动力学的神经符号代理框架

E Fan, Lisong Shi, Zhengtong Li, Chih-yung Wen

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

AI总结 PhyNiKCE通过神经符号框架提升CFD模拟的可信度与效率，实现96%的性能提升并减少59%的自我校正循环。

Comments 30 pages, 10 figures

OMG-Agent: Toward Robust Missing Modality Generation with Decoupled Coarse-to-Fine Agentic Workflows

OMG-Agent：迈向鲁棒缺失模态生成的解耦粗到细代理工作流

Ruiting Dai, Zheyu Wang, Haoyu Yang, Yihan Liu, Chengzhi Wang, Zekun Zhang, Zishan Huang, Jiaman Cen, Lisi Mo

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 OMG-Agent通过解耦粗到细的代理工作流，有效解决多模态数据缺失问题，提升生成的鲁棒性和保真度。

Relational Knowledge Distillation Using Fine-tuned Function Vectors

基于微调函数向量的关系知识蒸馏

Andrea Kang, Yingnian Wu, Hongjing Lu

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 通过微调函数向量提升关系知识表示，增强语言模型的类比推理能力。

Sequential Enumeration in Large Language Models

大语言模型中的序列枚举

Kuinan Hou, Marco Zorzi, Alberto Testolin

机构 * University of Padova（帕多瓦大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了大语言模型在序列枚举任务中的能力，发现其在被提示时可部署计数程序，但无法自发进行计数，揭示了神经方法与符号方法在组合泛化上的差距。

KALE-LM-Chem: Vision and Practice Toward an AI Brain for Chemistry

KALE-LM-Chem：迈向化学人工智能脑的愿景与实践

Weichen Dai, Yezeng Chen, Zijie Dai, Yubo Liu, Zhijie Huang, Yixuan Pan, Baiyang Song, Chengli Zhong, Xinhe Li, Zeyu Wang, Zhuoying Feng, Yi Zhou

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； USTC Knowledge Computing Lab（USTC知识计算实验室） ； State Key Laboratory of Communication Content Cognition People's Daily Online（通信内容认知国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出KALE-LM-Chem模型，旨在通过整合领域知识和逻辑，推动化学领域的智能AI发展，提升科学发现效率。

Evaluating Large Language Models on Multimodal Chemistry Olympiad Exams

评估大型语言模型在多模态化学奥林匹克考试中的表现

Yiming Cui, Xin Yao, Yuxuan Qin, Xin Li, Shijin Wang, Guoping Hu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； iFLYTEK AI Research（iFLYTEK人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文评估了多种多模态LLM在化学奥林匹克考试中的表现，发现其在多模态融合和科学推理方面存在显著局限，提出通过链式思维提示提升模型性能的方法。

Comments Published at Communications Chemistry

Journal ref Commun. Chem. 8 (2025)

Visual Categorization Across Minds and Models: Cognitive Analysis of Human Labeling and Neuro-Symbolic Integration

跨心灵与模型的视觉分类：人类标注与神经符号整合的认知分析

Chethana Prasad Kabgere

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

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

AI总结 本文通过对比人类与AI在低分辨率图像标注中的表现，探讨了认知策略与神经符号整合方法的异同，旨在推动更可解释和认知对齐的AI系统发展。

Comments 12 pages, 3 figures. Research manuscript based on the final project for CS6795 (Introduction to Cognitive Science), Georgia Tech

Identifying Features that Shape Perceived Consciousness in Large Language Model-based AI: A Quantitative Study of Human Responses

识别塑造大语言模型基AI中感知意识的特征：人类反应的定量研究

Bongsu Kang, Jundong Kim, Tae-Rim Yun, Hyojin Bae, Chang-Eop Kim

机构 * Department of Physiology Gachon University College of Korean Medicine（生理学系高丽大学医学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过分析人类对AI意识感知的特征，揭示了元认知自我反思和情绪表达对意识感知的影响，同时指出知识过度强调会降低感知意识。

Comments 11 pages, 3 figures, 4 tables

Journal ref Computers in Human Behavior Reports, Volume 21 (2026) 100901

Think Visually, Reason Textually: Vision-Language Synergy in ARC

视觉优先，文本推理：ARC中的视觉-语言协同

Beichen Zhang, Yuhang Zang, Xiaoyi Dong, Yuhang Cao, Haodong Duan, Dahua Lin, Jiaqi Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出视觉-语言协同推理和模态切换自我纠正策略，通过结合视觉抽象与语言推理提升ARC-AGI任务性能。

Can Agent Conquer Web? Exploring the Frontiers of ChatGPT Atlas Agent in Web Games

Jingran Zhang, Ning Li, Justin Cui

机构 * UC San Deigo（圣德戈大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

Communication and Verification in LLM Agents towards Collaboration under Information Asymmetry

Run Peng, Ziqiao Ma, Amy Pang, Sikai Li, Zhang Xi-Jia, Yingzhuo Yu, Cristian-Paul Bara, Joyce Chai

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； UNC, Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Apple（苹果公司） ； Robert Bosch SRL（博世股份有限公司） ； Babeş-Bolyai University（巴贝什-博耶亚大学） 纠错

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

Comments Workshop on Multi-Agent System @ ICML 2025

LacMaterial: Large Language Models as Analogical Chemists for Materials Discovery

Hongyu Guo

机构 * National Research Council Canada（加拿大国家研究理事会） 纠错

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

LLM-Augmented Symbolic NLU System for More Reliable Continuous Causal Statement Interpretation

Xin Lian, Kenneth D. Forbus

机构 * Department of Computer Science, McCormick School of Engineering ； Applied Science, \ University, Evanston, IL 60208 纠错

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

Comments 18 pages, 2 figures

Journal ref Proceedings of the Twelfth Annual Conference on Advances in Cognitive Systems, Poster Collection (2025) 66-83

Contextual Attention Modulation: Towards Efficient Multi-Task Adaptation in Large Language Models

Dayan Pan, Zhaoyang Fu, Jingyuan Wang, Xiao Han, Yue Zhu, Xiangyu Zhao

机构 * SCSE, Beihang University（北京航空航天大学系统工程学院） ； ERC of ACAT, MOE（教育部人工智能教育联合体） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） ； Key Lab of DIM, MIIT（信息通信技术重点实验室） ； SEM, Beihang University（北京航空航天大学电子机械学院） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

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

Comments Accepted by CIKM' 25