大模型推理能力

OMNIFLOW: A Physics-Grounded Multimodal Agent for Generalized Scientific Reasoning

OMNIFLOW：一种基于物理的多模态代理用于通用科学推理

Hao Wu, Yongheng Zhang, Yuan Gao, Fan Xu, Fan Zhang, Ruobing Xie, Ruijian Gou, Yuxuan Liang, Xiaomeng Huang, Xian Wu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Ocean University of China（海洋大学） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 OMNIFLOW通过引入语义-符号对齐机制和物理引导的推理流程，实现了多模态模型在物理定律下的科学推理，显著提升了零样本泛化和少样本适应能力，提供透明且物理一致的推理报告。

SYMDIREC: A Neuro-Symbolic Divide-Retrieve-Conquer Framework for Enhanced RTL Synthesis and Summarization

SYMDIREC：一种用于增强RTL综合与摘要的神经符号分割-检索-解决框架

Prashanth Vijayaraghavan, Apoorva Nitsure, Luyao Shi, Charles Mackin, Ashutosh Jadhav, David Beymer, Ehsan Degan, Vandana Mukherjee

机构 * IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 SYMDIREC通过结合符号规划与LLM推理，提升RTL综合与摘要的准确性，实现比基线方法更高的Pass@1率和ROUGE-L分数。

Journal ref EACL 2026

Genomic Next-Token Predictors are In-Context Learners

基因组下一个标记预测器是上下文学习者

Nathan Breslow, Aayush Mishra, Mahler Revsine, Michael C. Schatz, Anqi Liu, Daniel Khashabi

机构 * Department of Computer Science, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究探讨基因组序列中是否能像语言模型一样通过大规模预测训练自发产生上下文学习能力，发现基因组模型在模式归纳中表现出对数线性增益。

Specification-Aware Distribution Shaping for Robotics Foundation Models

面向规范的机器人基础模型分布塑形

Sadık Bera Yüksel, Derya Aksaray

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

AI总结 本文提出一种面向规范的机器人基础模型分布优化框架，通过在预训练模型执行中强制满足信号时序逻辑约束，提升机器人在复杂任务中的安全性和合规性。

Comments 8 pages, 3 figures

PAuth - Precise Task-Scoped Authorization For Agents

PAuth - 精确任务范围授权 for 代理

Reshabh K Sharma, Linxi Jiang, Zhiqiang Lin, Shuo Chen

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 PAuth通过隐式授权模型精确控制代理执行任务所需的操作权限，通过NL切片和信封结构确保操作合法性，实验表明其在安全和性能上均表现优异。

TRUST-SQL: Tool-Integrated Multi-Turn Reinforcement Learning for Text-to-SQL over Unknown Schemas

TRUST-SQL：基于工具的多轮强化学习用于未知模式下的文本到SQL

Ai Jian, Xiaoyun Zhang, Wanrou Du, Jingqing Ruan, Jiangbo Pei, Weipeng Zhang, Ke Zeng, Xunliang Cai

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所处理器国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 本文提出TRUST-SQL，通过工具集成的多轮强化学习解决文本到SQL在未知模式下的问题，通过结构化四阶段协议和Dual-Track GRPO策略提升性能，实验表明在多个基准上取得显著改进。