大模型推理能力

Graph Query Generation with Constraint-guided Large Language Agents

带有约束引导的大语言代理的图查询生成

Mengying Wang, Nicolaas Jedema, Rahul Pandey, RaviKiran Krishnan, Jens Lehmann, Yinghui Wu

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； Amazon（亚马逊） ； Meta 纠错

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

AI总结 本文提出UniQGen框架，利用大语言模型动态提取和优化图查询子句，提升查询准确性和效率，在多个基准测试中表现优异，适用于企业级知识图谱问答。

Comments 42nd IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE)

RunAgent: Interpreting Natural-Language Plans with Constraint-Guided Execution

RunAgent：通过约束引导执行解释自然语言计划

Arunabh Srivastava, Mohammad A., Khojastepour, Srimat Chakradhar, Sennur Ulukus

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； NEC Laboratories America, Inc.（NEC美国实验室） 纠错

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

AI总结 RunAgent通过约束引导执行解释自然语言计划，结合代理语言的显式控制构造，提升结构化工作流执行的可靠性。

AgentFloor: How Far Up the tool use Ladder Can Small Open-Weight Models Go?

AgentFloor: 小型开放权重模型在工具使用阶梯上能走多远？

Ranit Karmakar, Jayita Chatterjee

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Boston, MA 02115（波士顿，马萨诸塞州 02115） 纠错

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

AI总结 AgentFloor基准测试评估了16种开放权重模型在代理工作流中的能力边界，发现小型模型已能处理大部分结构化工具使用任务，而长周期规划仍需前沿模型。

AMMA: A Multi-Chiplet Memory-Centric Architecture for Low-Latency 1M Context Attention Serving

AMMA: 一种面向低延迟1M上下文注意力服务的多芯片片内存架构

Zhongkai Yu, Haotian Ye, Chenyang Zhou, Ohm Rishabh Venkatachalam, Zaifeng Pan, Zhengding Hu, Junsung Kim, Won Woo Ro, Po-An Tsai, Shuyi Pei, Yangwook Kang, Yufei Ding

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Yonsei University（延世大学） ； NVIDIA（NVIDIA公司） ； Samsung Semiconductor, Inc.（三星半导体公司） 纠错

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

AI总结 AMMA是一种面向低延迟1M上下文注意力服务的多芯片片内存架构，通过提高内存带宽和优化并行计算方案，显著降低注意力延迟和能耗。

From Skill Text to Skill Structure: The Scheduling-Structural-Logical Representation for Agent Skills

从技能文本到技能结构：面向智能体技能的调度-结构-逻辑表示

Qiliang Liang, Hansi Wang, Zhong Liang, Yang Liu

机构 * Key Laboratory of Computational Linguistics, Ministry of Education, Peking University（计算语言学重点实验室，教育部，北京大学） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； Department of Chinese Language and Literature, Peking University（北京大学中文语言文学系） 纠错

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

AI总结 本文提出调度-结构-逻辑（SSL）表示法，通过解耦技能调度信号、执行结构和逻辑证据，提升智能体技能的可搜索性和可审查性，实验表明其在技能发现和风险评估任务中优于纯文本基线。

Comments 21 pages, 1 figure

AGEL-Comp: A Neuro-Symbolic Framework for Compositional Generalization in Interactive Agents

AGEL-Comp: 一种用于交互智能体组合泛化能力的神经符号框架

Mahnoor Shahid, Hannes Rothe

机构 * Universität Duisburg-Essen（杜伊斯堡- Essen大学） 纠错

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

AI总结 AGEL-Comp通过动态因果程序图、归纳逻辑编程引擎和混合推理核心，实现基于符号和神经网络的组合泛化学习，优于纯LLM模型。

Comments Accepted at IntelliSys 2026

Grounding Generative Planners in Verifiable Logic: A Hybrid Architecture for Trustworthy Embodied AI

基于可验证逻辑的生成规划器：一种可信具身AI的混合架构

Feiyu Wu, Xu Zheng, Yue Qu, Zhuocheng Wang, Zicheng Feng, Hui Li

机构 * School of Cyber Engineering, Xidian University（电子科技大学信息工程学院） 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VIRF框架，通过逻辑导师与LLM的对话机制实现主动协作，提升具身AI的安全性与可靠性，实验显示其在家庭安全任务中表现优异。

Comments Accepted to ICLR 2026. Project page. https://openreview.net/forum?id=wb05ver1k8&noteId=v1Ax8CwI71

Journal ref Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026

Code Broker: A Multi-Agent System for Automated Code Quality Assessment

Code Broker：一个用于自动化代码质量评估的多智能体系统

Samer Attrah

机构 * Independent researcher（独立研究者） ； California, USA（美国加州） 纠错

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

AI总结 Code Broker通过多智能体架构对Python代码进行分析并生成质量评估报告，结合LLM推理与静态分析工具，提升代码审查的效率与准确性。

Comments 8 pages, 1 figure, 2 tables, 28 references

OpInf-LLM: Parametric PDE Solving with LLMs via Operator Inference

OpInf-LLM：通过算子推断实现基于LLM的参数PDE求解

Zhuoyuan Wang, Hanjiang Hu, Xiyu Deng, Saviz Mowlavi, Yorie Nakahira

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） 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OpInf-LLM框架，利用少量解数据实现多样PDE实例的准确预测，支持自然语言任务指定和物理基础推理，降低计算需求并提高异构环境下的求解成功率。

ChipCraftBrain: Validation-First RTL Generation via Multi-Agent Orchestration

ChipCraftBrain: 通过多智能体协调实现验证优先的RTL生成

Cagri Eryilmaz

机构 * Cagri Eryilmaz 纠错

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

AI总结 ChipCraftBrain通过多智能体协调和混合符号-神经架构实现验证优先的RTL生成，其核心方法包括自适应协调、混合架构、知识增强生成和分层规格分解，主要贡献是提升了RTL生成的准确性和效率。

Comments 17 pages, 6 figures. Preprint

Anchor-and-Resume Concession Under Dynamic Pricing for LLM-Augmented Freight Negotiation

基于动态定价的LLM增强货运谈判中的锚定与恢复让步

Hoang Nguyen, Lu Wang, Marta Gaia Bras

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)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出一种双指标锚定与恢复框架，解决动态定价下传统让步框架的局限性，通过实时价差推导β参数并保证非递减报价，实验证明其在不同价差情况下均能提升谈判效率与收益。

Nexusformer: Nonlinear Attention Expansion for Stable and Inheritable Transformer Scaling

Nexusformer：非线性注意力扩展用于稳定且可继承的Transformer扩展

Weijie Zhao, Mingquan Liu, Bolun Wang, Simo Wu, Nuobei Xie, Rui-Jie Zhu, Peng Zhou

机构 * The School of Computer Science, China University of Geosciences, 388 Lumo Road, Wuhan, 430074, Hubei, China（中国地质大学（北京）计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 Nexusformer通过非线性映射解决传统Transformer扩展中的线性瓶颈，实现无损结构扩展，实验表明其在语言模型和推理任务中以更低的计算成本达到与Tokenformer相当的性能。

Owner-Harm: A Missing Threat Model for AI Agent Safety

所有权危害：AI代理安全的缺失威胁模型

Dongcheng Zhang, Yiqing Jiang

机构 * BlueFocus Communication Group（蓝ocus通信集团） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Owner-Harm威胁模型，旨在解决AI代理对部署者造成伤害的问题，通过实验验证了现有防御体系的不足，并引入SSDG框架提升检测效果。

Comments 15 pages. Companion manuscript on per-decision proof-obligation synthesis (LSVJ-S) in preparation

From Verbatim to Gist: Distilling Pyramidal Multimodal Memory via Semantic Information Bottleneck for Long-Horizon Video Agents

从逐字到概要：基于语义信息瓶颈的金字塔多模态记忆压缩用于长视界视频智能体

Niu Lian, Yuting Wang, Hanshu Yao, Jinpeng Wang, Bin Chen, Yaowei Wang, Min Zhang, Shu-Tao Xia

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳校区） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出MM-Mem架构，通过金字塔多模态记忆压缩，结合语义信息瓶颈目标，实现长视界视频理解中的高效记忆组织与任务相关信息保留。

Comments Accepted by ACL 2026 Main. 17 pages, 7 figures, 8 tables. TL;DR: We propose MM-Mem, a cognition-inspired, dual-trace hierarchical memory framework for long-horizon video understanding grounded in Fuzzy-Trace Theory. It features adaptive memory compression via the Information Bottleneck and employs an entropy-driven top-down retrieval to access fine-grained details only when necessary

ExAI5G: A Logic-Based Explainable AI Framework for Intrusion Detection in 5G Networks

ExAI5G：一种用于5G网络入侵检测的基于逻辑的可解释人工智能框架

Saeid Sheikhi, Panos Kostakos, Lauri Loven

机构 * organization= Faculty of Information Technology ； Electrical Engineering, University of Oulu , addressline= , city= Oulu , postcode= 90570 , state= , country= Finland 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ExAI5G框架，结合Transformer深度学习与逻辑可解释AI技术，实现高精度且透明的入侵检测，通过逻辑规则提取和解释评估方法，达到99.9%准确率和0.854宏F1分数，展示出模型推理的透明性。

GRAIL: Autonomous Concept Grounding for Neuro-Symbolic Reinforcement Learning

GRAIL：自主概念 grounding 用于神经符号强化学习

Hikaru Shindo, Henri Rößler, Quentin Delfosse, Kristian Kersting

机构 * Technical University of Darmstadt（达姆施塔特技术大学） ； Google Intrinsic（谷歌内在） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心（DFKI）） ； Centre for Cognitive Science, TU Darmstadt（达姆施塔特技术大学认知科学中心） 纠错

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

AI总结 GRAIL通过环境交互自主 grounding 关系概念，利用大语言模型提供弱监督，提升在稀疏奖励和概念对齐问题中的性能，实验显示其在Atari游戏中表现优异。

Comments Preprint

WiseMind: a knowledge-guided multi-agent framework for accurate and empathetic psychiatric diagnosis

WiseMind: 一种基于知识的多智能体框架，用于准确且富有同理心的精神病诊断

Yuqi Wu, Guangya Wan, Jingjing Li, Shengming Zhao, Lingfeng Ma, Tianyi Ye, Ion Pop, Yanbo Zhang, Jie Chen

机构 * College of Biomedical Engineering（生物医学工程学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； McIntire School of Commerce（麦金尼商学院） ； School of Data Science（数据科学学院） ； Department of Psychiatry（精神病学系） 纠错

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

AI总结 WiseMind通过整合理性与情感智能体，结合DSM-5知识图谱，提升了精神病诊断的准确性与同理心，其在1206次模拟对话和180次真实交互中达到85.6%的诊断准确率，超越了单智能体方法。

Comments Accepted at npj Digital Medicine (2026)

Prism: Symbolic Superoptimization of Tensor Programs

Prism: 张量程序的符号超优化

Mengdi Wu, Xiaoyu Jiang, Oded Padon, Zhihao Jia

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究院） 纠错

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

AI总结 Prism通过符号化层级表示实现张量程序的符号超优化，结合符号推理与自动调优，提升效率并减少优化时间。

Which bird does not have wings: Negative-constrained KGQA with Schema-guided Semantic Matching and Self-directed Refinement

没有翅膀的鸟：带有模式引导语义匹配和自导向细化的负约束知识图谱问答

Midan Shim, Seokju Hwang, Kaehyun Um, Kyong-Ho Lee

机构 * Department of Computer Science, Yonsei University（延世大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出负约束知识图谱问答任务NEST-KGQA，设计PyLF逻辑形式和CUCKOO框架，通过模式引导语义匹配和自导向细化提升负约束问题的解答能力。

Comments ACL 2026 findings

METRO: Towards Strategy Induction from Expert Dialogue Transcripts for Non-collaborative Dialogues

METRO：面向非协作对话的专家对话 transcripts 中的策略诱导

Haofu Yang, Jiaji Liu, Chen Huang, Faguo Wu, Wenqiang Lei, See-Kiong Ng

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nankai University（南开大学） ； Sichuan University（四川大学） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） ； Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（北京未来区块链与隐私计算高级创新中心） ； Key Laboratory of Mathematics, Informatics and Behavioral Semantics (LMIB)（数学、信息学与行为语义学重点实验室（LMIB）） ； Engineering Research Center of Machine Learning and Industry Intelligence, Ministry of Education, China（教育部机器学习与工业智能工程研究中心，中国） 纠错

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

AI总结 METRO 通过大规模语言模型从原始 transcripts 自动诱导策略动作和规划逻辑，提出策略森林结构，实验显示其在两个基准上性能优越，具有跨任务迁移能力。

Comments ACL 2026

Leveraging LLM-GNN Integration for Open-World Question Answering over Knowledge Graphs

利用LLM-GNN集成进行知识图谱上的开放世界问答

Hussein Abdallah, Ibrahim Abdelaziz, Panos Kalnis, Essam Mansour

机构 * Concordia University（康科迪亚大学） ； IBM ； KAUST（科威特大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GLOW系统，结合预训练GNN和LLM进行开放世界知识图谱问答，通过结构化提示引导LLM推理，提升多跳推理和缺失链接处理能力，在GLOW-BENCH基准上取得显著提升。

Comments 18 pages,6 figures,10 tables. https://aclanthology.org/2026.eacl-long.26/

Can Coding Agents Be General Agents?

编码代理可以是通用代理吗？

Maksim Ivanov, Abhijay Rana, Gokul Prabhakaran

机构 * Agentic Labs 纠错

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

AI总结 本文探讨编码代理能否实现端到端业务流程自动化，发现其在简单任务上表现可靠，但在复杂任务上存在瓶颈，指出领域逻辑与代码执行的衔接是通用性关键障碍。

Designing Reliable LLM-Assisted Rubric Scoring for Constructed Responses: Evidence from Physics Exams

设计可靠的LLM辅助评分系统用于构造响应：来自物理考试的证据

Xiuxiu Tang, G. Alex Ambrose, Ying Cheng

机构 * Department of Psychology, University of Notre Dame（诺特大学心理学系） ； Notre Dame Learning, University of Notre Dame（诺特大学学习中心） 纠错

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

AI总结 本文研究了GPT-4o在物理考试构造响应评分中的可靠性，发现细粒度检查清单式评分优于整体评分，提示清晰的评分标准对AI辅助评分至关重要。

CircuitSynth: Reliable Synthetic Data Generation

CircuitSynth：可靠的合成数据生成

Zehua Cheng, Wei Dai, Jiahao Sun, Thomas Lukasiewicz

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； TU Wien（维也纳工业大学） 纠错

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

AI总结 CircuitSynth提出了一种新的神经符号框架，通过将语义推理与表层实现解耦，结合概率句法决策图和凸优化机制，实现高保真合成数据生成，确保逻辑约束和分布目标。

Comments 11 Pages

StaRPO: Stability-Augmented Reinforcement Policy Optimization

StaRPO：稳定性增强的强化策略优化

Jinghan Zhang, Fengran Mo, Tharindu Cyril Weerasooriya, Ruimin Dai, Xiaoyan Han, Yanjie Fu, Dakuo Wang, Kunpeng Liu

机构 * Clemson University（克莱姆森大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Accenture (United States)（埃森哲（美国）） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 StaRPO通过引入推理稳定性指标提升强化学习在复杂推理任务中的表现，通过ACF和PE指标增强逻辑稳定性和响应准确性。

TTVS: Boosting Self-Exploring Reinforcement Learning via Test-time Variational Synthesis

TTVS: 通过测试时变分合成提升自我探索强化学习

Sikai Bai, Haoxi Li, Jie Zhang, Yongjiang Liu, Song Guo

机构 * 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)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出TTVS框架，通过动态增强未标记测试查询流，使大推理模型自我进化，提升测试时适应性能，实验显示其在八种模型架构上表现优异。

Distributed Multi-Layer Editing for Rule-Level Knowledge in Large Language Models

分布式多层编辑用于大语言模型中的规则级知识

Yating Wang, Wenting Zhao, Yaqi Zhao, Yongshun Gong, Yilong Yin, Haoliang Sun

机构 * School of Software, Shandong University（山东大学软件学院） ； Salesforce AI Research 纠错

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

AI总结 研究针对规则级知识的编辑问题，提出分布式多层编辑方法，通过多层干预提升规则理解和实例可迁移性。

Comments 17 pages,3 figures. Under review

Visual Perceptual to Conceptual First-Order Rule Learning Networks

基于视觉感知的概念性一阶规则学习网络

Kun Gao, Davide Soldà, Thomas Eiter, Katsumi Inoue

机构 * Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Vienna University of Technology (TU Wien)（维也纳技术大学） ； National Institute of Informatics（国立信息学研究所） 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γILP框架，通过图像常量替换到规则结构归纳的可微流程，解决图像数据中无标签学习规则及自动发明谓词的问题，实验证明其在符号关系数据和图像数据上均表现优异。

AdaptFuse: Training-Free Sequential Preference Learning via Externalized Bayesian Inference

AdaptFuse：通过外部化贝叶斯推断实现无需训练的序列偏好学习

Fangzhou Lin, Peiran Li, Shuo Xing, Siyuan Yang, Qianwen Ge, Kazunori Yamada, Ziming Zhang, Haichong Zhang, Zhengzhong Tu

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院） ； Tohoku University（东北大学） ； Georgia Institute of Technology（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

AI总结 AdaptFuse通过外部化贝叶斯推断实现无需训练的序列偏好学习，利用符号模块和冻结LLM结合熵自适应融合，提升推荐系统性能，无需敏感用户数据训练。

Comments 20 pages, 4 figures, 5 tables

Making Prompts First-Class Citizens for Adaptive LLM Pipelines

使提示成为自适应大语言模型流水线中的第一公民

Ugur Cetintemel, Shu Chen, Alexander W. Lee, Deepti Raghavan, Duo Lu, Andrew Crotty

机构 * Brown University（布朗大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SPEAR框架，通过结构化提示管理、动态提示细化和策略驱动控制，解决提示在流水线中的脆弱性和不透明性问题，提升重用性和运行时适应性。

Comments 6 pages, 2 figures, appears in CIDR'26