大模型推理能力

VOILA: Evaluation of MLLMs For Perceptual Understanding and Analogical Reasoning

VOILA：对多模态大语言模型的感知理解与类比推理能力评估

Nilay Yilmaz, Maitreya Patel, Yiran Lawrence Luo, Tejas Gokhale, Chitta Baral, Suren Jayasuriya, Yezhou Yang

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） 纠错

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

AI总结 VOILA通过类比映射方法评估多模态大语言模型的感知理解和抽象推理能力，发现其在图像间关系理解上存在不足，但通过多步提示策略可提升性能。

Comments Accepted at ICLR 2025. Code and data: https://github.com/nlylmz/Voila

SCoTER: Structured Chain-of-Thought Transfer for Enhanced Recommendation

SCoTER: 结构化推理链转移以提升推荐

Jie Jiang, Yang Wu, Qian Li, Yuling Xiong, Hongbo Tang, Xun Liu, Haoze Wang, Jun Zhang, Huan Yu, Hailong Shi

专题命中 逻辑推理 ：chain-of-thought(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 SCoTER通过结构化推理链转移提升推荐系统，解决推理模式发现和结构保持问题，实现推荐效果和成本的双重优化。

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

Ya-Ting Yang, Quanyan Zhu

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。

Think like a Scientist: Physics-guided LLM Agent for Equation Discovery

像科学家一样思考：基于物理的LLM代理用于方程发现

Jianke Yang, Ohm Venkatachalam, Mohammad Kianezhad, Sharvaree Vadgama, Rose Yu

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

AI总结 KeplerAgent通过模拟科学家的推理过程，利用物理知识和符号回归引擎，在方程发现任务中实现了更高的准确性和鲁棒性。

Uncovering Grounding IDs: How External Cues Shape Multimodal Binding

揭示地面ID：外部线索如何塑造多模态绑定

Hosein Hasani, Amirmohammad Izadi, Fatemeh Askari, Mobin Bagherian, Sadegh Mohammadian, Mohammad Izadi, Mahdieh Soleymani Baghshah

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

AI总结 本文提出地面ID概念，揭示外部线索通过增强多模态绑定的注意力机制，提升跨模态定位精度并减少幻觉。

Comments Under review as a conference paper at ICLR 2026