大模型推理能力

A Neuro-Symbolic Approach to Strategy Synthesis for Strategic Logics

一种面向策略逻辑的策略综合的神经符号方法

Marco Aruta, Vadim Malvone, Aniello Murano, Domenico Parente, Luca Rizzuti

机构 * University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（LTCI，巴黎电信学院，巴黎理工学院） ； Università degli Studi di Salerno（萨勒诺大学） 纠错

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

AI总结 提出一种神经符号框架，将大语言模型作为策略生成预言机，结合模型检查器进行形式验证，在NatATL中实现高精度策略综合。

Evaluating Second-Order Bias of LLMs Through Epistemic Entitlement

通过认知权利评估大语言模型的二阶偏见

Ramaravind Kommiya Mothilal, Terry Jingchen Zhang, Raiyan Ahmed, Zhijing Jin, Shion Guha, Syed Ishtiaque Ahmed

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； EuroSafeAI ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen, Germany（马克斯·普朗克智能系统研究所（德国图宾根）） 纠错

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

AI总结 提出基于认知权利理论的逻辑推理任务，评估LLM在判断偏见内容时表现出的二阶偏见，发现模型判断存在系统性偏差且能规避安全护栏。

Comments 20 pages, 13 tables, 2 figures

Position: Hippocampal Explicit Memory Is the Cornerstone for AGI

立场：海马体显式记忆是通用人工智能的基石

Sangjun Park

机构 * Sangjun Park 纠错

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

AI总结 本文主张，将显式记忆整合到大语言模型中是迈向通用人工智能的关键，因为LLM的学习机制类似人类内隐记忆，而高阶认知功能依赖海马体显式记忆。

Comments Accepted to ICML 2026 (Position Paper Track)

When Built-in Thinking Helps and Hurts: Constraint-Level Error Shifts in Instruction Following

当内置思考既有帮助又有害：指令遵循中的约束级错误转移

Sai Adith Senthil Kumar

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） 纠错

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

AI总结 研究大型推理模型（LRM）的思考模式对指令遵循的影响，发现思考会改变错误模式而非统一降低性能，其中规划类约束改善而精确类约束恶化，并通过分析思考轨迹和激活修补揭示了机制。

Comments 16 pages, 7 figures, 15 tables

From Errors to Proofs: Minimal-Core-Guided Repair for Neuro-Symbolic Constraint Solving

从错误到证明：最小核心引导的神经符号约束求解修复

Dipankar Sarkar

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

AI总结 该研究提出最小核心引导的修复方法，将语言模型生成的不可满足程序的错误消息替换为最小不可满足核心，在77个问题的基准上使弱模型编造不可行问题解的比例从79%降至7%，核心价值是提供证书并拒绝编造解。

Comments 7 pages, 2 figures. Accepted at the IJCAI-ECAI 2026 Workshop on Logic and Symbolic Reasoning (LogiSymb), poster

EnvHarness: Awakening Static Worlds for Agent Learning

EnvHarness：为智能体学习唤醒静态环境

Chengsong Huang, Zifeng Wang, Rujun Han, Jun Yan, Yanfei Chen, Zoey CuiZhu, Ke Jiang, Peng Xia, Han Yu, Yufan Zhuang, Yifei Ming, Jiaqi Pan, Bhavana Dalvi Mishra, Jiaxin Huang, Burak Gokturk, Tomas Pfister, Chen-Yu Lee

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

AI总结 EnvHarness是包裹静态环境的可编程插件层，结合EnvRigger自动合成组件，在多领域基准测试中提升智能体学习性能，减少执行步骤并支持策略与环境协同进化。

StocksTalk: A Voice-Enabled Conversational Agent for Structured Query Generation over Web Data

StocksTalk：一种面向网络数据结构化查询生成的语音赋能对话智能体

Akshat Parmar, Vikranth Udandarao, Abhay Shakya, Tanmay Hire, Avinash Anand, Rajiv Ratn Shah, Daniel Wang Zhengkui

机构 * IIIT-Delhi（德里印度信息技术学院） ； Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院） 纠错

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

AI总结 StocksTalk是一种语音赋能对话系统，可将口语化金融请求转为结构化查询，通过多模块提升准确性，为股票筛选决策提供支持。

PDDL-ART: Autonomous Symbolic Abstraction From Demonstration For Long-Horizon Robotic Manipulation Using Vision-Language Models

PDDL-ART：基于演示的自主符号抽象方法，用于使用视觉语言模型的长时程机器人操纵

Disha Kamale, Dmitry Berenson

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 PDDL-ART是一种基于VLM的框架，可自主从演示生成PDDL描述，经多阶段校正确保语义对齐，在发动机维护和家庭操纵任务上平均成功率达93.3%，优于基线规划器。

Wrong but Useful: Trajectory Value Beyond Answer Correctness in Multi-Agent Messages

错误但有用：多智能体消息中超越答案正确性的轨迹价值

Chih-Hsuan Yang, Anjir Ahmed Chowdhury, Cheng-Hau Yang, Weijian Zheng, Fernando Llorente, Xiaolong Ma, Xinyang Li, Eliu A. Huerta, Ian T. Foster, Rajeev Thakur

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

AI总结 该研究提出DHD协议，发现多智能体错误消息含有用信息，错误但有帮助的消息普遍存在，其轨迹价值可辅助决策，答案正确性不决定轨迹价值。

Comments 24 pages, 9 figures. Includes an appendix and an ancillary reproducibility artifact

Perception Before Supervision: Self-Contained Visual Distillation from Counterfactual Blind Spots

监督之前的感知：来自反事实盲区的自包含视觉蒸馏

Shravan Venkatraman, Omkar Thawakar, Ritesh Thawkar, Abdelrahman Shaker, Rao Muhammad Anwer

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Aalto University（阿尔托大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出首个完全自包含的视觉自蒸馏框架 CVPD，通过识别模型视觉盲区生成密集对比监督，在 Qwen3-VL-8B-Instruct 上的 12 个基准中优于 6 个自进化基线，取得多项指标提升且无性能倒退。

Comments BMVC 2026

Automating Just-In-Time Python Type Annotation Updating

自动化即时Python类型注释更新

Zhipeng Xue, Zhipeng Gao, Xing Hu, Jingyuan Chen, Xin Xia, Shanping Li

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

AI总结 研究Python项目中类型注释易过时问题，提出基于大语言模型的TypeUp方法自动更新类型注释，能依据旧注释和代码更改生成新注释，性能优于现有方法，在实际项目评估中展现实用价值。

Comments 12 pages, accepted by ICSE 2026

Graph-Native Reinforcement Learning Enables Traceable Scientific Hypothesis Generation through Conceptual Recombination

图原生强化学习通过概念重组实现可追溯的科学假设生成

Subhadeep Pal, Shashwat Sourav, Tirthankar Ghosal, Markus J. Buehler

机构 * Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室） 纠错

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

AI总结 提出图原生推理模型Graph-PRefLexOR，结合GRPO强化学习将推理组织为显式阶段，在材料科学100个开放问题上推理可追溯性提升40-65%，语义多样性增加2-3倍。

Visuals Lie, Consistency Speaks: Disentangling Spatial Attention from Reliability in Vision-Language Models

视觉会撒谎，一致性说话：在视觉-语言模型中解耦空间注意力与可靠性

Logan Mann, Yi Xia, Ajit Saravanan, Ishan Dave, Saadullah Ismail, Shikhar Shiromani, Emily Huang, Ruizhe Li, Kevin Zhu

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； Algoverse AI Research（Algoverse AI研究） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 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VLM可靠性探针（VRP），通过结构注意力指标和生成动态分析，发现空间注意力与准确性几乎无关（R≈0.001），而自一致性是可靠性的主要预测因子（R=0.429），揭示了视觉特征与最终生成之间的符号脱离现象。

Comments 16 pages. Accepted to the ICLR 2026 Workshop on Multimodal Intelligence. Code: https://github.com/itsloganmann/VLM-Reliability-Probe

Zero-source LLM Hallucination Detection with Human-like Criteria Probing

零源大语言模型幻觉检测：类人类标准探测

Jiahao Yang, Shuhai Zhang, Hailong Kang, Feng Liu, Qi Chen, Mingkui Tan

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Pazhou Laboratory（帕乔实验室） ； Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（澳大利亚机器学习研究所，阿德莱德大学） 纠错

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

AI总结 提出HCPD范式，通过类人类标准探测机制模拟人类评估者的多面推理，结合奖励对齐和多样本聚合，实现零源条件下的有效可解释幻觉检测。

Comments Accepted at ICML 2026

OpenSkill: Open-World Self-Evolution for LLM Agents

OpenSkill: 面向LLM智能体的开放世界自我进化

Zhiling Yan, Dingjie Song, Hanrong Zhang, Wei Liang, Yuxuan Zhang, Yutong Dai, Lifang He, Philip S. Yu, Ran Xu, Xiang Li, Lichao Sun

机构 * Lehigh University（莱维大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Salesforce AI Research（Salesforce人工智能研究） ； Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School（麻省总医院和哈佛医学院） 纠错

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

AI总结 提出OpenSkill框架，使智能体在无目标任务监督下，利用开放世界资源自举构建技能和验证信号，实现自我进化，在多个基准上取得最佳自动通过率。

Comments 20 pages, 4 figures and 8 tables. Code is avalable at https://github.com/OpenLAIR/OpenSkill

Improving Molecular Property Prediction in Small Language Models Using Graph-based Tools

使用基于图的工具改进小语言模型中的分子性质预测

Konstantinos Bougiatiotis, Dimitrios Kelesis, Georgios Paliouras

机构 * Institute of Informatics and Telecommunications, National Center for Scientific Research “Demokritos（信息与电信研究所，国家科学研究中心“德谟克利特”） 纠错

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

AI总结 研究针对小语言模型在分子性质预测时的结构盲目性问题，提出模块化上下文增强提示框架，通过GNN专家模型和提取子图来辅助预测，在MUTAG和Tox21数据集上实验表明该方法能显著提升预测准确性，验证了基序相关性，但与专门GNN模型仍有差距。

Comments Presented at the 2nd Causal Neuro-symbolic Artificial Intelligence (Causal NeSy): Toward Agentic LLMs with Neuro-Symbolic and Graph Based Reasoning Workshop @ ESWC2026

Encoded but Not Actionable: Auditing the Decode-Generate-Steer Gap in Frozen LLMs for Geometric Constraints

已编码但不可执行：审计冻结大语言模型中几何约束的解码-生成-引导差距

Man Liang, Xinzhao Cheng, Faizan Wajid

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

AI总结 该研究以参数化CAD约束为测试平台，审计6个冻结LLMs的解码-生成-引导差距，发现几何关系可解码性与生成、引导能力存在差异，区分了编码与表达控制失败。

Comments 13 pages, 7 figures, 8 tables, including appendices

Dead text or binding clause? Measuring and restoring constraint influence in black-box LLM dialogues

无效文本还是绑定条款？测量并恢复黑盒大语言模型对话中的约束影响

Haoyuan Zhu

机构 * University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对黑盒大语言模型对话中撤销约束失效的问题，提出 sysname 方法，通过合约账本、顺序消融探针和修复阶梯实现复发率的测量、预测与修复，降低了约束撤销的失效概率。

Neurosymbolic Discovery of Algebraic Graph Constructions

代数图构造的神经符号发现

David Seka, Stefan Szeider

机构 * TU Wien（维也纳技术大学） 纠错

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

AI总结 针对仅提供原始图数据无法揭示其结构性质的问题，提出基于通用大语言模型与SageMath的神经符号智能体，可自动发现代数图构造，在100个高度对称图基准上全部成功，还找到Bernhart-Kainen可散度猜想的最小反例。

Divergence Decoding: Training-Free Capability Fusion

分歧解码：无训练的能力融合

Yimi Wang, Hao Li, Shuo Yang, He Cao, Dechen Zhang, Ziang Wu, Zhiyuan Yan, Fanyang Mo, Li Yuan

机构 * Peking University（北京大学） ； International Digital Economy Academy (IDEA)（国际数字经济学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 针对通用大模型缺领域知识、专家模型逻辑弱的问题，提出无训练的Divergence Decoding框架，通过Jensen-Shannon散度自适应路由，在科学基准上融合两类模型能力，性能优于单模型基线。

Operational Hallucination and Safety Drift in AI Agents

人工智能代理中的操作幻觉与安全漂移

Shasha Yu, Fiona Carroll, Barry L. Bentley

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

AI总结 研究大型语言模型在多轮执行中引发的可靠性风险，通过多轮评估量化安全漂移和操作幻觉现象，分析其根源，提出行动感知监督层，该层能拦截违规行为且无良性误报，提升了代理可靠性。

State Compression in Two-Agent LLM Relays: A Closed-World Study of Constraint Preservation

双智能体语言模型中继中的状态压缩：约束保留的封闭世界研究

Anantha Sharma, Sheeba Elizabeth John, Kaarthik Senthil Kumar, Saratsuhas Vijayababu

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

AI总结 研究双智能体LLM中继中交接压缩问题，比较无压缩、叙述性总结、JSON提取、基于嵌入的修剪四种交接条件，发现交接表示影响下游可行性，JSON提取可行性准确率最高达0.96，结构化可审计表示利于约束检查。

Comments 8 pages, 2 figures, 3 tables

Composable Verification Pipelines for Multi-Agent Systems

多智能体系统的可组合验证管道

Julian Alfredo Mendez, Andreas Brännström

机构 * Ume University, Sweden（乌梅大学，瑞典） 纠错

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

AI总结 研究多智能体系统的验证问题，基于Tiles和Soda构建模块化框架，通过可执行验证管道操作动作语言语义，以类型化函数管道表示验证过程，含可执行规范层，有开源实现及示例说明。

Autonomous mechanistic discovery of colorectal cancer vulnerabilities via multi-scale AI swarms

通过多尺度人工智能群体自主进行结直肠癌脆弱性的机制发现

Christopher Baker, Tianyu Ren, Karen Rafferty, Hui Wang, Simon McDade

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

AI总结 研究旨在解决自动化科学发现中语言模型与生物物理的认知差距。通过多尺度自主发现引擎Octopus，结合大语言模型群体和算法物理引擎，针对结直肠癌转录组进行无监督扫描，发现IGF2是5-氟尿嘧啶耐药脆弱性，建立了可验证的生物医学发现范式。

Groc-PO: Grounded Context Preference Optimization for Truthful Multimodal LLMs

Groc-PO：用于真实多模态大语言模型的基于上下文的偏好优化

Zhixiao Zheng, Zheren Fu, Zhiyuan Yao, Chunxiao Liu, Dongming Zhang, Zhendong Mao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Xiaomi Corporation（小米公司） ； State Key Laboratory of Communication Content Cognition, People’s Daily Online（人民日报社传播内容认知国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型的不真实问题，提出基于上下文的偏好优化框架Groc-PO，构建相关数据集，通过多阶段偏好样本捕捉基础上下文，加强上下文相关推理，减轻跨阶段错误传播，提升模型性能。

Comments Accepted by ACM-MM 2026

Discourse-Aware Policy Analysis with Argumentation: A Hybrid LLM-Symbolic Framework for Disaster Governance

基于论证的话语感知政策分析：灾害治理的混合大语言模型-符号框架

Stylianos Loukas Vasileiou, Olga Derendiaeva

机构 * New Mexico State University（新墨西哥州立大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 研究灾害治理中政策文件推理隐含问题，提出混合大语言模型-符号框架Apaf，通过分类论点、生成框架介导关系子类型进行关键话语分析，发布新数据集，论证图准确、可解释且跨辖区稳定。

Can We Trust LLM's Logic? Quantifying Uncertainty, Coherence, and Robustness via a Graph-Based Framework

我们能信任大语言模型的逻辑吗？通过基于图的框架量化不确定性、连贯性和鲁棒性

Riccardo Revalor, Jalees Rehman, Debjit Pal

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Department of Biochemistry and Molecular Genetics（生物化学与分子遗传学系） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型推理问题，引入基于图的GRAPHEVAL框架，提出GRCS度量和GSC解码策略，量化不确定性等，发现GRCS与推理忠实度负相关，证明GSC所选路径对推理的重要性。

Comments 42 pages, 14 figures, 12 tables

Beware What You Autocomplete: Forensic Attribution of Backdoored Code Completions

小心你的自动补全内容：后门代码补全的取证溯源

Anjun Gao, Yueyang Quan, Zhuqing Liu, Minghong Fang

机构 * University of Louisville（路易斯维尔大学） ； University of North Texas（德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大型语言模型代码补全易受后门攻击的问题，提出CodeTracer取证框架，它仅靠微调语料库和错误补全事件，提取行为指纹，经推理将不安全逻辑归因于特定后门数据，评估显示其有高准确性、低误识率和强鲁棒性。

Comments To appear in COLM 2026

How to Avoid Debate: Scalable AI Safety via Doubly-Efficient Interactive Proofs

如何避免辩论：通过双高效交互式证明实现可扩展的人工智能安全

Liyan Chen, Yael Tauman Kalai, Zoe Xi

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究如何避免人工智能模型间的辩论来实现安全验证，提出单证明者交互式证明，给出双高效单证明者交互式证明及论证，用于神谕辅助计算，表明无辩论时交互式验证也可行。

Comments ICML 2026

Explicit Fuzzy Logic in the Feed-Forward Layer: Self-Forgetting Quantifiers Discover Legible Grammatical-Licensing Detectors

前馈层中的显式模糊逻辑：自遗忘量词发现可读的语法许可检测器

Mark Oskin

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 提出参数中性的显式模糊逻辑前馈层（NC-FFN），通过交集和集差操作实现逻辑推理，在125M参数语言模型上达到与GELU基线相当的困惑度，并通过自遗忘量词使前馈层可解释为语法许可检测器。