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
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。
AI 大模型
大模型推理能力
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
1. 逻辑推理 3046 篇
RLSF: Fine-tuning LLMs via Symbolic Feedback
通过符号反馈进行LLM微调：RLSF
机构 * Georgia Institute of Technology, USA（佐治亚理工学院）
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
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
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。
Neurosymbolic Retrievers for Retrieval-augmented Generation
用于检索增强生成的神经符号检索器
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）
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
Algebraic Quantum Intelligence: A New Framework for Reproducible Machine Creativity
代数量子智能：一种可重复的机器创造力新框架
机构 * Happiness Planet, Ltd.（幸福星球有限公司） ； Hitachi, Ltd.（日立株式会社）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出代数量子智能框架，通过非交换代数结构扩展语义空间，提升机器创造力的可重复性和表现。
Protect$^*$: Steerable Retrosynthesis through Neuro-Symbolic State Encoding
Protect$^*$: 通过神经符号状态编码实现可操控的逆合成
机构 * Deep Forest Sciences（深林科技） ； Departament de Farmacologia, Toxicologia i Química Terapèutica, Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学药理学、毒理学与治疗化学系） ； Institut de Nanociència i Nanotecnologia IN2UB, Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学纳米科学与纳米技术研究所）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 Protect$^*$通过神经符号状态编码实现逆合成的可控生成，结合规则推理与神经模型，提升化学合成路径的可靠性与准确性。
Characterize LSM-tree Compaction Performance via On-Device LLM Inference
通过设备端LLM推理特性化LSM树压缩性能
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)
AI总结 本文通过设备端LLM推理特性化LSM树压缩性能，评估不同规模LLM在调优与延迟间的权衡，并针对RocksDB v8.8.1优化键压缩参数。
Cognitive AI framework 2.0: advances in the simulation of human thought
认知AI框架2.0：人类思维模拟的进展
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)
AI总结 认知AI框架2.0通过统一的记忆架构和受控的知识更新，提升人机交互的个性化与适应性，解决可扩展性、偏见缓解和伦理合规等挑战。
LLM-VLM Fusion Framework for Autonomous Maritime Port Inspection using a Heterogeneous UAV-USV System
基于异构无人机-水下机器人系统的LLM-VLM融合框架用于自主港口检测
机构 * Khalifa University Center for Autonomous Robotic Systems (KUCARS)（卡利法大学自主机器人系统中心（KUCARS）） ； Khalifa University（卡利法大学）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 本文提出基于LLM和VLM的融合框架，利用异构无人机-水下机器人系统实现自主港口检测，通过符号规划与语义检测提升检测效率和安全性。
Comments submitted in AEJ
Are Language Models Efficient Reasoners? A Perspective from Logic Programming
语言模型是高效的推理者吗？从逻辑编程的角度看
机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； MPI for Intelligent Systems, Tübingen（智能系统马克斯·普朗克研究所） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； Idiap Research Institute（Idiap研究机构） ； Purdue University（普渡大学）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文从逻辑编程角度评估语言模型的推理效率，发现其在存在无关信息时推理能力下降，生成证明常包含不必要的推理步骤。
Comments NeurIPS 2025
Cognitive Biases in LLM-Assisted Software Development
大语言模型辅助软件开发中的认知偏差
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)
AI总结 本文研究了大语言模型辅助软件开发中的认知偏差，通过混合方法分析发现LLM相关行动更易产生新型偏差，并提出15种偏差类别及缓解建议。
Comments 13 pages, 6 figures, 7 tables
On Angels and Demons: Strategic (De)Construction of Dynamic Models
关于天使与恶魔：动态模型的战略（破坏）构建
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 本文提出三种逻辑用于研究动态图拓扑中策略的构建与破坏，探讨了其表达能力和模型检查复杂性。
Comments This is an extended version of the paper with the same title that will appear in the proceedings of AAMAS 2026. This version contains a technical appendix with proof details
EgoLog: Ego-Centric Fine-Grained Daily Log with Ubiquitous Wearables
EgoLog：基于普及式可穿戴设备的以自我为中心的细粒度日常日志
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)
AI总结 EgoLog通过融合音频与IMU数据及LLM推理，实现了基于普及式可穿戴设备的细粒度日常日志识别，提升了场景和活动识别的准确性。
AgentVNE: LLM-Augmented Graph Reinforcement Learning for Affinity-Aware Multi-Agent Placement in Edge Agentic AI
AgentVNE: 基于大语言模型的图强化学习用于面向亲和力的多智能体部署
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)
AI总结 AgentVNE通过结合大语言模型与图强化学习，解决边缘智能体部署中的动态资源分配与亲和力约束问题，提升服务效率与响应速度。
Large Language Model-Driven Closed-Loop UAV Operation with Semantic Observations
基于大语言模型的闭环无人机操作与语义观测
机构 * Department of CIS, University of Massachusetts Dartmouth（CIS系，马萨诸塞大学达特茅斯分校） ； Department of CSIS, California State University San Marcos（CSIS系，加州州立大学桑马科斯分校）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)
AI总结 本文提出基于大语言模型的闭环无人机操作框架，通过代码生成器和评估器实现可靠操作，提升复杂任务的成功率和完整性。
Comments 13 pages, 10 figures
Bridging Your Imagination with Audio-Video Generation via a Unified Director
通过统一导演模型实现想象力与音频视频生成的连接
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)
AI总结 UniMAGE通过统一导演模型整合脚本起草与关键帧生成，提升非专业人士制作多镜头电影的能力。
More Than the Final Answer: Improving Visual Extraction and Logical Consistency in Vision-Language Models
不止于最终答案：提升视觉提取和逻辑一致性的视觉语言模型
机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） ； Apple（苹果公司）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)
AI总结 PeRL-VL通过解耦框架提升视觉语言模型的视觉提取和推理一致性，实现Pass@1准确率提升。
Architecting Large Action Models for Human-in-the-Loop Intelligent Robots
为具有人类在环的智能机器人构建大型动作模型
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 本文提出通过整合符号方法与现成模型构建可验证的神经符号智能机器人动作模型，以提升可靠性和可解释性。
CoC-VLA: Delving into Adversarial Domain Transfer for Explainable Autonomous Driving via Chain-of-Causality Visual-Language-Action Model
CoC-VLA: 深入研究对抗域转移以实现可解释的自动驾驶 via 链式因果视觉语言动作模型
机构 * Lanzhou University（兰州大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)
AI总结 CoC-VLA通过链式因果视觉语言动作模型实现对抗域转移，提升自动驾驶的可解释性和长尾场景处理能力。
Examining Student and AI Generated Personalized Analogies in Introductory Physics
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)
Poutine: Vision-Language-Trajectory Pre-Training and Reinforcement Learning Post-Training Enable Robust End-to-End Autonomous Driving
机构 * Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） ； CIFAR AI Chair（CIFAR人工智能主席）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)
U2F: Encouraging SWE-Agent to Seize Novelty without Losing Feasibility
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)
Investigating the Experience of Autistic Individuals in Software Engineering
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)
Non-Markovian Discrete Diffusion with Causal Language Models
机构 * Yale University（耶鲁大学）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)
A Mimamsa Inspired Framework For Instruction Sequencing In AI Agents
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
Comments 16 pages
DebugTA: An LLM-Based Agent for Simplifying Debugging and Teaching in Programming Education
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)
$\textit{Agents Under Siege}$: Breaking Pragmatic Multi-Agent LLM Systems with Optimized Prompt Attacks
机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Cisco（思科）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Multi-Hop Question Answering: When Can Humans Help, and Where do They Struggle?
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)
Has the Two-Decade-Old Prophecy Come True? Artificial Bad Intelligence Triggered by Merely a Single-Bit Flip in Large Language Models
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)
Comments 19 pages
