大模型推理能力

Trivial Vocabulary Bans Improve LLM Reasoning More Than Deep Linguistic Constraints

词汇禁令对LLM推理的提升胜过深层语言约束

Rodney Jehu-Appiah

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

AI总结 研究通过对比不同词汇禁令对语言模型推理的影响，发现简单禁令比深层语言约束更有效，揭示了输出正则化机制对推理提升的作用。

Comments 19 pages, 10 tables, 3 appendices

Compositional Neuro-Symbolic Reasoning

组合式神经符号推理

Anugyan Das, Omkar Ghugarkar, Vishvesh Bhat, Asad Aali

机构 * CoreThink AI ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合神经和符号方法的推理框架，通过提取网格对象结构、利用神经先验提出变换候选方案并过滤假设，提升ARC-AGI-2任务表现，无需任务特定微调或强化学习。

LogicPoison: Logical Attacks on Graph Retrieval-Augmented Generation

逻辑毒药：图检索增强生成中的逻辑攻击

Yilin Xiao, Jin Chen, Qinggang Zhang, Yujing Zhang, Chuang Zhou, Longhao Yang, Lingfei Ren, Xin Yang, Xiao Huang

机构 * Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LogicPoison攻击框架，通过逻辑推理而非注入虚假内容，破坏图检索增强生成系统中的拓扑结构，从而降低其性能。

DrugPlayGround: Benchmarking Large Language Models and Embeddings for Drug Discovery

DrugPlayGround：大型语言模型和嵌入式在药物发现中的基准测试

Tianyu Liu, Sihan Jiang, Fan Zhang, Kunyang Sun, Teresa Head-Gordon, Hongyu Zhao

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Broad Institute of MIT and Harvard（麻省理工学院和哈佛大学博德研究所） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 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DrugPlayGround框架，用于评估大型语言模型在生成药物物理化学特性、药物协同作用等文本描述方面的性能，同时通过专家解释验证模型的化学和生物推理能力。

Comments 29 pages, 6 figures

XrayClaw: Cooperative-Competitive Multi-Agent Alignment for Trustworthy Chest X-ray Diagnosis

XrayClaw：协作-竞争多智能体对齐用于可信的胸部X光诊断

Shawn Young, Lijian Xu

机构 * Shenzhen University of Advanced Technology, Shenzhen, China（深圳理工大学，深圳，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出XrayClaw框架，通过协作-竞争架构提升胸部X光诊断的可靠性，实现高准确性和临床推理一致性。

Comments 14 pages

Aligning Progress and Feasibility: A Neuro-Symbolic Dual Memory Framework for Long-Horizon LLM Agents

对齐进展与可行性：一种神经符号双记忆框架用于长周期LLM智能体

Bin Wen, Ruoxuan Zhang, Yang Chen, Hongxia Xie, Lan-Zhe Guo

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出神经符号双记忆框架，通过分离语义进展指导与逻辑可行性验证，解决长周期任务中进展漂移与可行性违反问题，实验显示在ALFWorld、WebShop和TextCraft上性能优于现有方法。

Learn to Relax with Large Language Models: Solving Constraint Optimization Problems via Bidirectional Coevolution

通过大语言模型学习放松：通过双向共进化解决约束优化问题

Beidan Liu, Zhengqiu Zhu, Chen Gao, Tianle Pu, Yong Zhao, Wei Qi, Quanjun Yin

机构 * State Key Laboratory of Digital Intelligent Modeling and Simulation, National University of Defense Technology（国防科技大学数字智能建模与仿真国家重点实验室） ； BNRist, Tsinghua University（清华大学北京信息科学与技术国家研究中心） ； Department of Industrial Engineering, Tsinghua University（清华大学工业工程系） ； College of Systems Engineering, National University of Defense Technology（国防科技大学系统工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoCO方法，结合运筹学约束放松原理与LLM推理，通过双向共进化机制提升复杂约束优化问题的求解能力，实验验证其在硬问题中的优越性。

DeepEye-SQL: A Software-Engineering-Inspired Text-to-SQL Framework

DeepEye-SQL: 一种受软件工程启发的文本到SQL框架

Boyan Li, Chong Chen, Zhujun Xue, Yinan Mei, Yuyu Luo

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 DeepEye-SQL通过结构化协作提升文本到SQL的可靠性，采用软件开发生命周期指导，实现73.5%的BIRD-Dev准确率和89.8%的Spider-Test表现，优于现有方法。

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