大模型推理能力

Reinforcing Video Reasoning Segmentation to Think Before It Segments

强化视频推理分割以在分割前思考

Sitong Gong, Lu Zhang, Yunzhi Zhuge, Xu Jia, Pingping Zhang, Huchuan Lu

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

AI总结 Veason-R1通过组相对策略优化和链式思维初始化，提升视频推理分割的结构化推理能力，实现更准确的时空定位和鲁棒性。

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Journal ref CVPR 2026

BeamPERL: Parameter-Efficient RL with Verifiable Rewards Specializes Compact LLMs for Structured Beam Mechanics Reasoning

BeamPERL: 参数高效强化学习与可验证奖励用于结构梁力学推理

Tarjei Paule Hage, Markus J. Buehler

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Department of Civil and Environmental Engineering（土木与环境工程系） ； Schwarzman College of Computing（施瓦茨曼计算学院） 纠错

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

AI总结 BeamPERL通过参数高效强化学习与可验证奖励，提升紧凑语言模型在结构梁力学推理中的能力，发现精确奖励无法保证可转移的物理推理，需结合结构化推理支架以实现稳健科学推理。

Safety Guardrails for LLM-Enabled Robots

LLM赋能机器人中的安全护栏

Zachary Ravichandran, Alexander Robey, Vijay Kumar, George J. Pappas, Hamed Hassani

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 RoboGuard通过两阶段护栏架构，利用根信任LLM和链式推理生成上下文安全规范，有效降低LLM赋能机器人在对抗攻击下的不安全计划执行率，提升系统安全性与可靠性。

RLJP: Legal Judgment Prediction via First-Order Logic Rule-enhanced with Large Language Models

通过一阶逻辑规则增强的大语言模型进行法律判决预测

Yue Zhang, Zhiliang Tian, Shicheng Zhou, Haiyang Wang, Wenqing Hou, Yuying Liu, Xuechen Zhao, Minlie Huang, Ye Wang, Bin Zhou

机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense and Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； College of Electronic Engineering, National University of Defense Technology（国防科技大学电子工程学院） ； School of Data and Computer Science, Shandong Women’s University（山东女子大学数据与计算机科学学院） ； Institute for Artificial Intelligence, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于一阶逻辑和对比学习的规则增强方法，通过三阶段流程提升法律判决预测的适应性和准确性。