EPFL（洛桑联邦理工学院）

Compartmentalised Agentic Reasoning for Clinical NLI

临床自然语言推理中的 compartmentalised agentic 推理

Maël Jullien, Lei Xu, Marco Valentino, André Freitas

机构 * Department of Computer Science, University of Manchester, UK（曼彻斯特大学计算机科学系） ； National Biomarker Centre, CRUK-MI, University of Manchester, UK（曼彻斯特大学国家生物标记中心） ； Idiap Research Institute, Switzerland（日内瓦IDIAP研究所） ； School of Computer Science, University of Sheffield, UK（谢菲尔德大学计算机科学系） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Switzerland（洛桑联邦理工学院（EPFL）） 纠错

AI总结 CARENLI 通过 compartmentalisation 和验证提升临床自然语言推理的准确率，从 23% 提高到 57%

Sampling-Based Constrained Motion Planning with Products of Experts

基于采样法的约束运动规划与专家产品

Amirreza Razmjoo, Teng Xue, Suhan Shetty, Sylvain Calinon

机构 * Idiap Research Institute（Idiap研究机构） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（瑞士联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于专家产品的采样方法，用于改进约束优化中的MPC性能，通过先投影再采样的策略提升效率和探索多样性。

Opportunities and Challenges of Natural Language Processing for Low-Resource Senegalese Languages in Social Science Research

自然语言处理在塞内加尔语言社会科学研究中的机遇与挑战

Derguene Mbaye, Tatiana D. P. Mbengue, Madoune R. Seye, Moussa Diallo, Mamadou L. Ndiaye, Dimitri S. Adjanohoun, Cheikh S. Wade, Djiby Sow, Jean-Claude B. Munyaka, Jerome Chenal

机构 * Polytechnic School (ESP)（多科技术校） ； Gaston Berger University (UGB)（加斯顿-伯杰大学） ； Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文探讨了自然语言处理在塞内加尔六种语言社会科学研究中的机遇与挑战，提出构建可持续的NLP生态系统，强调伦理治理与跨学科合作。

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

Andreas Opedal, Yanick Zengaffinen, Haruki Shirakami, Clemente Pasti, Mrinmaya Sachan, Abulhair Saparov, Ryan Cotterell, Bernhard Schölkopf

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） 纠错

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。

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