大模型推理能力

Enhancing Structural Mapping with LLM-derived Abstractions for Analogical Reasoning in Narratives

通过LLM衍生抽象增强结构映射以提升叙事中的类比推理

Mohammadhossein Khojasteh, Yifan Jiang, Stefano De Giorgis, Frank van Harmelen, Filip Ilievski

机构 * Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出YARN框架，利用LLM分解叙事并抽象单元，提升叙事类比推理能力，实验表明抽象显著提升性能，揭示了抽象层级、隐含因果关系和类比模式分类的挑战。

CLAUSE: Agentic Neuro-Symbolic Knowledge Graph Reasoning via Dynamic Learnable Context Engineering

CLAUSE: 通过动态可学习上下文工程实现基于代理的神经符号知识图谱推理

Yang Zhao, Chengxiao Dai, Wei Zhuo, Yue Xiu, Dusit Niyato

机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； School of Computer Science, The University of Sydney, Australia（悉尼大学计算机科学学院） ； College of Computing & Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 CLAUSE通过动态可学习上下文工程实现神经符号知识图谱推理，优化多跳问答的准确率、延迟和成本，减少子图增长和端到端延迟。

Generative Logic: A New Computer Architecture for Deterministic Reasoning and Knowledge Generation

生成逻辑：一种新的计算机架构用于确定性推理和知识生成

Nikolai Sergeev

机构 * Generative Logic UG 纠错

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

AI总结 生成逻辑（GL）是一种确定性架构，通过用户提供的公理定义生成可配置的演绎邻域，通过逻辑块和统一的哈希推理引擎实现证明生成与知识生成，实验验证其在数论中的应用及CAS系统潜力。

Comments v4: Incubator, Compressor, Verifier (34,320 checks, 0 failures). New CAS chapter. Pipeline diagram. Branching outlook, FTA campaign, CAS roadmap, LLM demo in Future Work. Updated MPL listing and runtimes. 24pp, 8 figs. Zenodo DOI: 10.5281/zenodo.17206386

SemLoc: Structured Grounding of Free-Form LLM Reasoning for Fault Localization

SemLoc：基于结构化语义绑定的自由形式LLM推理故障定位

Zhaorui Yang, Haichao Zhu, Qian Zhang, Rajiv Gupta, Ashish Kundu

机构 * UC Riverside（加州大学河滨分校） ； Cisco Research（思科研究院） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 SemLoc通过结构化语义绑定将自由形式LLM推理转化为封闭中间表示，结合语义违反光谱提升故障定位精度，实现7.6%的代码检查效率提升。

World2Rules: A Neuro-Symbolic Framework for Learning World-Governing Safety Rules for Aviation

World2Rules: 一种用于航空领域学习世界治理安全规则的神经符号框架

Haichuan Wang, Jay Patrikar, Sebastian Scherer

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 World2Rules通过结合神经网络和符号方法，从航空多模态数据中学习安全规则，提升规则的准确性和可解释性，实验显示其在F1得分上优于纯神经和单步神经符号基线。

Comments 19 pages, 6 figures

AIBench: Evaluating Visual-Logical Consistency in Academic Illustration Generation

AIBench：评估学术示意图生成中的视觉-逻辑一致性

Zhaohe Liao, Kaixun Jiang, Zhihang Liu, Yujie Wei, Junqiu Yu, Quanhao Li, Hong-Tao Yu, Pandeng Li, Yuzheng Wang, Zhen Xing, Shiwei Zhang, Chen-Wei Xie, Yun Zheng, Xihui Liu

机构 * Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； SJTU（上海交通大学） ； FDU（复旦大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； SEU（东南大学） ； HKU（香港大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出AIBench，首个通过VQA评估学术示意图逻辑正确性及VLM评估美观性的基准，通过四层问题验证生成示意图与论文的一致性，发现模型在该任务上的性能差异显著，且逻辑与美观难以同时优化。