大模型推理能力

RuCL: Stratified Rubric-Based Curriculum Learning for Multimodal Large Language Model Reasoning

RuCL：基于分层评分标准的课程学习用于多模态大语言模型推理

Yukun Chen, Jiaming Li, Longze Chen, Ze Gong, Jingpeng Li, Zhen Qin, Hengyu Chang, Ancheng Xu, Zhihao Yang, Hamid Alinejad-Rokny, Qiang Qu, Bo Zheng, Min Yang

机构 * Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； School of Biomedical Engineering, UNSW Sydney（新南威尔士大学生物医学工程学院） 纠错

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

AI总结 RuCL通过分层评分标准课程学习提升多模态大语言模型的推理能力，实现7.83%的准确率提升。

Comments 8 pages

LLM-based Argument Mining meets Argumentation and Description Logics: a Unified Framework for Reasoning about Debates

基于大型语言模型的论证挖掘与论证和描述逻辑的结合：一种用于分析辩论的统一框架

Gianvincenzo Alfano, Sergio Greco, Lucio La Cava, Stefano Francesco Monea, Irina Trubitsyna

机构 * Department of Informatics, Modeling, Electronics and System Engineering University of Calabria, Italy（信息学、建模、电子与系统工程系 卡拉布里亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合论证挖掘与描述逻辑的统一框架，用于分析辩论的透明、可解释和形式化方法。

MedLA: A Logic-Driven Multi-Agent Framework for Complex Medical Reasoning with Large Language Models

MedLA：基于大语言模型的复杂医学推理多智能体框架

Siqi Ma, Jiajie Huang, Fan Zhang, Yue Shen, Jinlin Wu, Guohui Fan, Zhu Zhang, Zelin Zang

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

AI总结 MedLA是一种基于大语言模型的逻辑驱动多智能体框架，通过多轮图引导讨论实现透明推理和共识达成，有效提升复杂医学推理性能。

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Neuro-Symbolic Artificial Intelligence: A Task-Directed Survey in the Black-Box Models Era

神经符号人工智能：在黑盒模型时代任务导向的综述

Giovanni Pio Delvecchio, Lorenzo Molfetta, Gianluca Moro

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

AI总结 本研究综述探讨神经符号方法在任务导向中的进展，旨在提升可解释性和推理能力，并为现实任务提供可解释的NeSy方法资源。

Comments Accepted for publication at IJCAI-25. Please cite the definitive, copyrighted, peer reviewed and edited version of this Article published in IJCAI 25, pp. 4196-4176, 2025. DOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2025/1157

Journal ref Proceedings of the Thirty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2025, pages 10418-10426