大模型推理能力

When the Chain Breaks: Interactive Diagnosis of LLM Chain-of-Thought Reasoning Errors

当链条断裂时：LLM推理错误的交互诊断

Shiwei Chen, Niruthikka Sritharan, Xiaolin Wen, Chenxi Zhang, Xingbo Wang, Yong Wang

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract)

AI总结 本文提出ReasonDiag系统，通过结合外部事实核查与符号逻辑验证，帮助用户高效识别和诊断LLM推理链条中的错误步骤及根本原因。

Comments Accepted to EuroVis 2026

Saliency-R1: Enforcing Interpretable and Faithful Vision-language Reasoning via Saliency-map Alignment Reward

Saliency-R1: 通过显著图对齐奖励增强可解释性和忠实的视觉-语言推理

Shizhan Gong, Minda Hu, Qiyuan Zhang, Chen Ma, Qi Dou

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 Saliency-R1通过显著图对齐奖励提升视觉-语言模型的推理可解释性和忠实性，利用显著图技术高效突出关键图像区域，结合GRPO优化策略增强模型对相关区域的关注，实验显示提升推理忠实性和任务性能。

Comments CVPR 2026

Incompleteness of AI Safety Verification via Kolmogorov Complexity

通过克利福德复杂性验证AI安全的不完全性

Munawar Hasan

机构 * Michigan Technological University（密歇根理工大学） 纠错

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

AI总结 本文通过克利福德复杂性分析AI安全验证的固有限制，证明任何固定验证器都无法认证复杂度超过阈值的真正合规实例，揭示了验证方法的内在局限。

Compliance-by-Construction Argument Graphs: Using Generative AI to Produce Evidence-Linked Formal Arguments for Certification-Grade Accountability

基于构造的合规性论证图：利用生成式AI生成证据关联的正式论证以实现认证级问责

Mahyar T. Moghaddam

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

AI总结 本文提出一种结合生成式AI与结构化正式论证表示的合规性架构，通过类型化论证图、检索增强生成、推理验证内核和溯源账本，确保论证的可验证性和可追溯性，防止不支持的主张进入决策记录。

Comments Accepted at FACCT 2026, IoT CPS Week

Lark: Biologically Inspired Neuroevolution for Multi-Stakeholder LLM Agents

Lark：生物启发的多利益相关者大语言模型代理神经进化

Rikhil Tanugula, Dheeraj Chintapalli, Sunkalp Chandra

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

AI总结 Lark通过结合大语言模型推理与进化型多智能体系统，解决冗余与利益相关者权衡问题，采用四机制提升策略生成效率与透明度，实验显示其在30轮评估中表现优异且成本可控。

Comments 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop: NeurIPS 2025 Workshop on Efficient Reasoning

Strategies in Sabotage Games: Temporal and Epistemic Perspectives

博弈策略：时间与认知视角

Nina Gierasimczuk, Katrine B. P. Thoft

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文从时间视角用ATL$^\ast$分析Sabotage游戏，并探讨其认知扩展中的玩家不确定性，为动态图的时间属性推理提供新框架。

Comments 18 pages, 3 figures