大模型推理能力

Beyond detection: cooperative multi-agent reasoning for rapid onboard EO crisis response

超越检测：用于快速在轨遥感危机响应的协作多智能体推理

Alejandro D. Mousist, Pedro Delgado de Robles Martín, Raquel Lladró Climent, Julian Cobos Aparicio

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种分层多智能体架构，用于在轨遥感处理，在资源和带宽受限条件下，通过协调专用AI智能体实现互补多模态观测的利用，减少计算开销并保持决策一致性。

Comments Accepted for presentation at the ESA's 4S Symposium 2026 Conference (see https://atpi.eventsair.com/4s-symposium-2026/)

The $\mathbf{Y}$-Combinator for LLMs: Solving Long-Context Rot with $λ$-Calculus

LLMs的Y-组合子：解决长上下文旋转问题的λ演算

Amartya Roy, Rasul Tutunov, Xiaotong Ji, Matthieu Zimmer, Haitham Bou-Ammar

机构 * The School of Interdisciplinary Research（跨学科研究学院） ； Indian Institute of Technology (IIT) Delhi（印度理工学院德里分校） ； Robert Bosch GmbH, India（德国罗伯特·博世有限公司，印度） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； Huawei Noah’s Ark UCL Centre for Artificial Intelligence（华为诺亚方舟大学伦敦人工智能中心） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出λ-RLM框架，通过类型化的功能运行时替代自由递归代码生成，提升长上下文推理的可靠性与效率。

Learning to Disprove: Formal Counterexample Generation with Large Language Models

学习以反驳：利用大语言模型进行形式反例生成

Zenan Li, Zhaoyu Li, Kaiyu Yang, Xiaoxing Ma, Zhendong Su

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MiroMind（MiroMind公司） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过微调大语言模型生成形式反例，解决数学推理中反例发现的不足，提出符号突变策略提升训练效果。