大模型推理能力

StreamingThinker: Large Language Models Can Think While Reading

StreamingThinker: 大语言模型在阅读时可以思考

Junlong Tong, Yingqi Fan, Anhao Zhao, Yunpu Ma, Xiaoyu Shen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东部技术研究院） ； Ningbo Key Laboratory of Spatial Intelligence and Digital Derivative, Institute of Digital Twin（宁波空间智能与数字衍生关键实验室，数字孪生研究院） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Munich Center for Machine Learning, LMU（慕尼黑机器学习中心，莱茵-慕尼黑大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；CoT(abstract)；math reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)

AI总结 本文提出StreamingThinker框架，使大语言模型在阅读过程中实现流式思考，通过流式CoT生成、流式约束训练和并行推理提升效率，减少延迟并保持性能。

Comments ICLR 2026

Cross-Domain Demo-to-Code via Neurosymbolic Counterfactual Reasoning

跨领域演示到代码的神经符号反事实推理

Jooyoung Kim, Wonje Choi, Younguk Song, Honguk Woo

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Sungkyunkwan University（Sungkyunkwan 大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出NeSyCR框架，通过神经符号反事实推理解决跨领域机器人编程中的过程不匹配问题，提升任务成功率31.14%。

Comments Accepted at CVPR 2026

AS2 -- Attention-Based Soft Answer Sets: An End-to-End Differentiable Neuro-Soft-Symbolic Reasoning Architecture

AS2 -- 基于注意力的软答案集：一种端到端可微的神经-软符号推理架构

Wael AbdAlmageed

机构 * Clemson University（克莱姆森大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI

AI总结 AS2提出一种端到端可微的神经-软符号推理架构，通过软连续近似替代离散求解器，实现约束满足反馈的可微传递，提升在视觉数独和MNIST加法任务中的性能。

Lightweight Adaptation for LLM-based Technical Service Agent: Latent Logic Augmentation and Robust Noise Reduction

轻量级适应用于基于LLM的技术服务代理：潜在逻辑增强与鲁棒噪声消除

Yi Yu, Junzhuo Ma, Chenghuang Shen, Xingyan Liu, Jing Gu, Hangyi Sun, Guangquan Hu, Jianfeng Liu, Weiting Liu, Mingyue Pu, Yu Wang, Zhengdong Xiao, Rui Xie, Longjiu Luo, Qianrong Wang, Gurong Cui, Honglin Qiao, Wenlian Lu

机构 * School of Mathematics and Sciences, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学数学科学学院，上海，中国） ； Shanghai Center for Mathematical Sciences, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学上海数学中心，上海，中国） ； Alibaba Group, Hangzhou, China（阿里巴巴集团，杭州，中国） ； Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence, Fudan University, Shanghai, China（脑启发式智能科学技术研究院，复旦大学，上海，中国） ； Center for Applied Mathematics & Shanghai Key Laboratory of Contemporary Applied Mathematics, Fudan University, Shanghai, China（应用数学中心及上海当代应用数学重点实验室，复旦大学，上海，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出轻量级适应框架，通过潜在逻辑增强和鲁棒噪声消除提升技术服务代理的稳定性和性能，同时采用混合奖励机制降低训练成本。