大模型推理能力

Information-Theoretic Limits of Safety Verification for Self-Improving Systems

自我改进系统安全验证的信息论极限

Arsenios Scrivens

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

AI总结 研究安全验证在允许无界有益自修改的同时维持有限累积风险的理论极限，提出双条件并建立其兼容性理论。

Comments 27 pages, 6 figures. Companion empirical paper: doi:10.5281/zenodo.19237566

Property-Level Flood Risk Assessment Using AI-Enabled Street-View Lowest Floor Elevation Extraction and ML Imputation Across Texas

基于AI的街道视图最低楼层高度提取与ML插值的属性级洪水风险评估

Xiangpeng Li, Yu-Hsuan Ho, Sam D Brody, Ali Mostafavi

机构 * Urban Resilience.AI Lab, Zachry Department of Civil and Environmental Engineering, Texas A&M University（德克萨斯A&M大学扎克里土木与环境工程系城市韧性.AI实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出利用AI分析街道视图影像和机器学习插值生成区域级建筑特定 elevation 数据，以改进洪水风险评估。通过三阶段流程提取LFE和HDSL，利用随机森林和梯度提升模型插值缺失值，并整合洪水面数据以估算属性内部洪水深度和损失。

Hierarchical Memory Orchestration for Personalized Persistent Agents

面向个性化持久代理的分层记忆协调

Junming Liu, Yifei Sun, Weihua Cheng, Haodong Lei, Yuqi Li, Yirong Chen, Ding Wang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The City University of New York（纽约市立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出分层记忆协调框架，通过用户导向的上下文相关性组织交互历史，优化记忆存储与检索，提升智能代理的个性化性能与效率。

Comments 10 pages, 5 figures, 7 tables

PAVE: Premise-Aware Validation and Editing for Retrieval-Augmented LLMs

PAVE：基于前提的验证与编辑用于检索增强的大语言模型

Tianyi Huang, Caden Yang, Emily Yin, Eric Wang, Michael Zhang

机构 * Ryquo ； App-In Club 纠错

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

AI总结 PAVE通过在推理阶段验证和编辑检索到的证据，提高检索增强大语言模型的回答一致性。在两个证据基础问答任务中，PAVE在跨度基础基准上提升了32.7个准确率点。

Comments Accepted at the ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of Large Language Models