大模型推理能力

ProofSketcher: Hybrid LLM + Lightweight Proof Checker for Reliable Math/Logic Reasoning

ProofSketcher: 混合LLM + 轻量级证明检查器用于可靠的数学/逻辑推理

Kranthi Kommuru, Kunal Khanvilkar, Gaurav Parekh

机构 * Amazon Web Services, Inc（亚马逊云科技） 纠错

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

AI总结 本文提出混合方法，结合LLM生成类型化证明草图与轻量级可信内核，以提升数学逻辑推理的可靠性。

CODE-GEN: A Human-in-the-Loop RAG-Based Agentic AI System for Multiple-Choice Question Generation

CODE-GEN：一种基于检索增强生成的多选题生成人机协作人工智能系统

Xiaojing Duan, Frederick Nwanganga, Chaoli Wang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

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

AI总结 CODE-GEN通过生成与课程目标一致的多选题提升学生代码推理能力，采用生成器和验证器代理，结合专用工具提高准确性，评估结果显示系统在七个教学维度上表现优异，但人类专家仍需参与设计教学性干扰项和反馈质量。

Comments Full version of the paper accepted as a short paper at the 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2026)