大模型推理能力

PROMISE: Proof Automation as Structural Imitation of Human Reasoning

PROMISE：证明自动化作为人类推理的结构模仿

Youngjoo Ahn, Sangyeop Yeo, Gijung Im, Jongmin Lee, Jinyoung Yeo, Jieung Kim

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(title)

AI总结 PROMISE通过结构化嵌入框架实现证明生成自动化，通过挖掘证明状态的结构模式提升大规模定理证明的可扩展性。

Grounding Clinical AI Competency in Human Cognition Through the Clinical World Model and Skill-Mix Framework

通过临床世界模型和技能混合框架在人类认知中奠定临床AI能力

Seyed Amir Ahmad Safavi-Naini, Elahe Meftah, Josh Mohess, Pooya Mohammadi Kazaj, Georgios Siontis, Zahra Atf, Peter R. Lewis, Mauricio Reyes, Girish Nadkarni, Roland Wiest, Stephan Windecker, Christoph Grani, Ali Soroush, Isaac Shiri

机构 * Department of Cardiology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern（伯尔尼大学医院心脏病学系，伯尔尼大学） ； Department of Digital Medicine, Bern University Hospital, University of Bern（伯尔尼大学医院数字医学系，伯尔尼大学） ； Division of Data-Driven and Digital Medicine (D3M), Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院数据驱动与数字医学部） ； Clinical Research Development Center, Amir Oncology Teaching Hospital, Shiraz University of Medical Sciences（设拉子医科大学阿米尔肿瘤教学医院临床研究发展中心） ； Graduate School for Cellular and Biomedical Sciences, University of Bern（伯尔尼大学细胞与生物医学研究生院） ； Faculty of Business and Information Technology, Ontario Tech University（安大略理工大学商业与信息技术学院） ； Department of Radiation Oncology, Inselspital, Bern University Hospital and University of Bern（伯尔尼大学医院放射肿瘤学系，伯尔尼大学） ； ARTORG Center for Biomedical Engineering Research, University of Bern（伯尔尼大学ARTORG生物医学工程研究中心） ； The Charles Bronfman Institute of Personalised Medicine, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院查尔斯·布朗夫曼个性化医学研究所） ； University Institute of Diagnostic and Interventional Neuroradiology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern（伯尔尼大学医院诊断与介入神经放射学大学研究所，伯尔尼大学） ； Translational Imaging Center (TIC), Swiss Institute for Translational and Entrepreneurial Medicine（瑞士转化与创业医学研究所转化影像中心） ； Henry D. Janowitz Division of Gastroenterology, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院亨利·D·雅诺维茨消化内科） 纠错

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

AI总结 本文提出临床世界模型和技能混合框架，通过八维定义临床能力空间，为AI在医疗场景中的能力评估和验证提供结构化方法。

Comments Code, data (Clinical AI Skill-Mix dimension specifications), and an exploratory dashboard are available at https://github.com/Sdamirsa/Clinical-World-Model

M-ArtAgent: Evidence-Based Multimodal Agent for Implicit Art Influence Discovery

M-ArtAgent：基于证据的多模态代理用于隐式艺术影响发现

Hanyi Liu, Zhonghao Jiu, Minghao Wang, Yuhang Xie, Heran Yang

机构 * China Electronics Technology Group Co., Ltd.（中国电子科技集团有限公司） ； School of Information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院） ； Department of Chemical and Biological Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学化学与生物工程系） ； University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Northeastern University（东北大学） 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M-ArtAgent，通过概率裁决框架解决隐式艺术影响发现问题，结合多模态感知与领域约束的反驳机制，实现83.7%的F1分数和0.910的ROC-AUC。

Comments 13 pages, 5 figures, submitted to IEEE Access

Efficient PRM Training Data Synthesis via Formal Verification

通过形式验证高效PRM训练数据合成

Ryo Kamoi, Yusen Zhang, Nan Zhang, Sarkar Snigdha Sarathi Das, Ranran Haoran Zhang, Wenpeng Yin, Rui Zhang

机构 * Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FoVer框架，利用形式验证工具生成PRM训练数据，提升LLM推理能力，实验显示其在数学逻辑和自然语言推理任务中均有效。

Comments ACL 2026 Findings. Datasets, models, and code are provided at https://github.com/psunlpgroup/FoVer. Please also refer to our project website at https://fover-prm.github.io/

Density-Driven Optimal Control: Convergence Guarantees for Stochastic LTI Multi-Agent Systems

密度驱动最优控制：随机线性时不变多智能体系统的收敛保证

Kooktae Lee

机构 * New Mexico Institute of Mining and Technology（新墨西哥矿业与技术学院） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出随机密度驱动最优控制方法，通过拉格朗日框架实现多智能体系统非均匀区域覆盖，确保在随机LTI动态下时间平均经验分布收敛到非参数目标密度。