大模型推理能力

Draft-and-Prune: Improving the Reliability of Auto-formalization for Logical Reasoning

草稿与修剪：提升逻辑推理自动形式化可靠性

Zhiyu Ni, Zheng Liang, Liangcheng Song, Chenrui Cao, Xian Zhang, Alberto Sangiovanni-Vincentelli, Pierluigi Nuzzo

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本文提出D&P框架，通过多样性与验证提升自动形式化逻辑推理可靠性，实验显示在多个基准测试中显著优于现有方法，如在AR-LSAT上准确率达78.43%。

CVPD at QIAS 2026: RAG-Guided LLM Reasoning for Al-Mawarith Share Computation and Heir Allocation

QIAS 2026上的CVPD：基于RAG的LLM推理用于阿尔-马瓦里什继承计算与继承人分配

Wassim Swaileh, Mohammed-En-Nadhir Zighem, Hichem Telli, Salah Eddine Bekhouche, Abdellah Zakaria Sellam, Fadi Dornaika, Dimitrios Kotzinos

机构 * ETIS (UMR 8051), CY Cergy Paris Univ., ENSEA, CNRS（ETIS（UMR 8051），CY塞尔吉巴黎大学，ENSEA，法国国家科学研究中心） ； VSC Laboratory, Department of Electronics and Automation, University of Biskra（VSC实验室，电子与自动化系，比斯克拉大学） ； Computer Engineering Dept, Sana'a Community College（计算机工程系，萨那社区学院） ； CNR-ISASI "E. Caianiello"（意大利国家研究委员会-智能系统自动化研究所（ISASI）"E. Caianiello"） ； Ikerbasque（伊克尔巴斯克） 纠错

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

AI总结 本文提出基于RAG的系统，通过规则驱动的数据生成、混合检索与模式约束输出验证，提升阿拉伯法律推理任务的可靠性。

Aligning LLMs with Biomedical Knowledge using Balanced Fine-Tuning

通过平衡微调对齐大语言模型与生物医学知识

Zhenchao Tang, Fang Wang, Haohuai He, Jiale Zhou, Tianxu Lv, Jun Zhu, Shouzhi Chen, Minghao Yang, Yu Wang, Jiayang Wu, Yidong Song, Yaokun Li, Jiehui Huang, Dawei Huang, Zhi Song, Jianhua Yao

机构 * Tencent AI for Life Sciences Lab（腾讯AI生命科学实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Westlake University（西湖大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出平衡微调方法，通过双尺度后训练技术提升大语言模型对生物医学知识的理解与生成能力，实验表明其在医疗和生物学推理任务中优于传统方法。

Beyond Where to Look: Trajectory-Guided Reinforcement Learning for Multimodal RLVR

超越寻找范围：用于多模态RLVR的轨迹引导强化学习

Jinda Lu, Junkang Wu, Jinghan Li, Kexin Huang, Shuo Yang, Mingzhu Chen, Jiancan Wu, Kuien Liu, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Pecking University（北京大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出轨迹引导强化学习（TGRL），通过专家推理轨迹引导策略模型整合视觉证据进行精细推理，提升多模态推理性能，弥合视觉感知与逻辑推理间的差距。

Large Language Models Can Perform Automatic Modulation Classification via Discretized Self-supervised Candidate Retrieval

大语言模型可通过离散自监督候选检索实现自动调制分类

Mohammad Rostami, Atik Faysal, Reihaneh Gh. Roshan, Huaxia Wang, Nikhil Muralidhar, Yu-Dong Yao

机构 * Rowan University（罗文大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出DiSC-AMC框架，通过特征离散化与自监督嵌入检索，使大语言模型在无线调制分类中实现高效准确的分类，优于传统监督模型。