大模型推理能力

SPOT: Span-level Pause-of-Thought for Efficient and Interpretable Latent Reasoning in Large Language Models

SPOT：基于跨度的思考暂停，用于大语言模型中高效且可解释的潜在推理

Yunlong Chu, Minglai Shao, Yuhang Liu, Bing Hao, Yumeng Lin, Jialu Wang, Ruijie Wang

机构 * School of New Media and Communication, Tianjin University（新媒体与传播学院，天津大学） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（计算机科学与工程学院，北航大学） 纠错

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

AI总结 SPOT通过压缩显式推理步骤为紧凑的潜在暂停token，提升大语言模型的推理效率和可解释性。

Abductive Reasoning with Syllogistic Forms in Large Language Models

基于三段论形式的大型语言模型演绎推理

Hirohiko Abe, Risako Ando, Takanobu Morishita Kentaro Ozeki, Koji Mineshima, Mitsuhiro Okada

机构 * Keio University（Keio大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文研究大型语言模型在演绎推理中的准确性，通过转换三段论数据集探讨其偏见及改进方向，强调上下文推理的重要性。

Comments Published in Proceedings of the 3rd International Conference on Human and Artificial Rationalities (HAR 2024), LNCS 15504, pp. 3-17

Journal ref Lecture Notes in Computer Science, vol. 15504, pp. 3-17, 2024

LTLGuard: Formalizing LTL Specifications with Compact Language Models and Lightweight Symbolic Reasoning

LTLGuard：利用紧凑语言模型和轻量符号推理形式化LTL规范

Medina Andresel, Cristinel Mateis, Dejan Nickovic, Spyridon Kounoupidis, Panagiotis Katsaros, Stavros Tripakis

机构 * AIT Austrian Institute of Technology（奥地利技术研究所） ； Aristotle University of Thessaloniki（希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学） ； Northeatern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 LTLGuard通过结合紧凑语言模型与轻量符号推理，有效生成无冲突的LTL规范，提升形式化验证的效率和准确性。

Localizing and Correcting Errors for LLM-based Planners

基于 LLM 的规划器的定位与错误修正

Aditya Kumar, William W. Cohen

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, US（语言技术研究所，卡内基梅隆大学，匹兹堡，美国） ； Machine Learning Department, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA（机器学习系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，美国） 纠错

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

AI总结 本研究提出 L-ICL 方法，通过局部上下文学习修正 LLM 规划器的错误，显著提升规划任务的有效性。

The EpisTwin: A Knowledge Graph-Grounded Neuro-Symbolic Architecture for Personal AI

EpisTwin：一种基于知识图谱的神经符号架构用于个人AI

Giovanni Servedio, Potito Aghilar, Alessio Mattiace, Gianni Carmosino, Francesco Musicco, Gabriele Conte, Vito Walter Anelli, Tommaso Di Noia, Francesco Maria Donini

机构 * Politecnico di Bari（巴里理工大学） ； Università degli Studi della Tuscia（图斯卡大学） 纠错

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

AI总结 EpisTwin通过构建个人知识图谱，结合多模态语言模型和代理协调器，实现对用户数据的语义理解和复杂推理，提升个人AI的可信度和整体认知能力。

Adapter-Augmented Bandits for Online Multi-Constrained Multi-Modal Inference Scheduling

适配器增强的带状机用于在线多约束多模态推断调度

Xianzhi Zhang, Yue Xu, Yinlin Zhu, Di Wu, Yipeng Zhou, Miao Hu, Guocong Quan

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou, 510006, China.（中山大学计算机科学与工程学院） ； School of Computing, Macquarie University, NSW 2109, Australia（麦考瑞大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 M-CMAB通过多适配器增强框架，实现多模态任务调度中的多约束优化，提升推断效率和预算利用效率。