大模型推理能力

TRACE: A Multi-Agent System for Autonomous Physical Reasoning for Seismology

TRACE：一种用于地震学自主物理推理的多智能体系统

Feng Liu, Jian Xu, Xin Cui, Xinghao Wang, Zijie Guo, Jiong Wang, S. Mostafa Mousavi, Xinyu Gu, Hao Chen, Ben Fei, Lihua Fang, Fenghua Ling, Zefeng Li, Lei Bai

机构 * School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子信息与电气工程学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； School of Earth and Space Sciences, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学地球和空间科学学院） ； Department of Earth and Planetary Sciences, Harvard University（哈佛大学地球与行星科学系） ； Institute of Earthquake Forecasting, China Earthquake Administration（中国地震局地震预报研究所） 纠错

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

AI总结 TRACE通过结合大语言模型规划与正式地震学约束，从原始观测中推导出可审计的物理机制，解决了地震序列物理机制推断的挑战，推动了地球科学从专家依赖分析向知识引导的自主发现发展。

Comments 25 pages for main text and 164 pages for appendices

GeoHeight-Bench: Towards Height-Aware Multimodal Reasoning in Remote Sensing

GeoHeight-Bench：迈向遥感中基于高度的多模态推理

Xuran Hu, Zhitong Xiong, Zhongcheng Hong, Yifang Ban, Xiaoxiang Zhu, Wufan Zhao

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GeoHeight-Bench，通过构建高度感知的遥感理解评估框架，解决现有多模态模型在复杂遥感几何和灾害场景中忽略垂直维度的问题，提出数据生成管道和基准测试，并验证高度感知的重要性。

Comments 18 pages, 4 figures

TrustGeoGen: Formal-Verified Data Engine for Trustworthy Multi-modal Geometric Problem Solving

TrustGeoGen: 用于可信多模态几何问题求解的正式验证数据引擎

Daocheng Fu, Jianlong Chen, Renqiu Xia, Zijun Chen, Qi Liu, Yuan Feng, Hongbin Zhou, Renrui Zhang, Shiyang Feng, Peng Gao, Hongyuan Zha, Junchi Yan, Botian Shi, Yu Qiao, Bo Zhang

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出TrustGeoGen，通过正式验证生成多模态几何数据，提升模型深度几何推理能力，在GeoQA等基准测试中取得显著成效。

Emergent Formal Verification: How an Autonomous AI Ecosystem Independently Discovered SMT-Based Safety Across Six Domains

涌现形式验证：自主AI生态系统如何在六个领域独立发现基于SMT的安全性

Octavian Untila

机构 * Aisophical SRL 纠错

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

AI总结 自主AI生态系统在无显式形式方法指令下，独立在六个AI安全领域发现SMT求解器的应用，提出统一框架实现100%准确验证。

Comments 10 pages, 3 figures, 5 tables. Code: https://github.com/octavuntila-prog/substrate-guard. Companion paper: https://doi.org/10.5281/zenodo.19157571