大模型推理能力

Towards Platonic Representation for Table Reasoning: A Foundation for Permutation-Invariant Retrieval

迈向表格推理的柏拉图表示：一种排列不变检索的基础

Willy Carlos Tchuitcheu, Tan Lu, Ann Dooms

机构 * Department of Mathematics and Data Science, Vrije Universiteit Brussel (VUB)（瓦隆公国布鲁塞尔自由大学数学与数据科学系） ； Data Science Lab, Royal Library of Belgium (KBR)（比利时皇家图书馆数据科学实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出柏拉图表示假设，主张表格推理需要内在排列不变的潜在空间，通过分析和实验揭示了现有模型在布局变化下的脆弱性，并提出结构感知的表格推理编码器。

Evaluating LLMs Code Reasoning Under Real-World Context

评估大语言模型在现实世界上下文中的代码推理能力

Changshu Liu

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

AI总结 本文提出R2Eval1基准测试，包含135个来自十个广泛使用的Python项目的代码推理问题，通过序列化复合和自定义类型，更真实地评估LLM的通用性。

Comments Accepted by ICES SRC (ACM Student Research Competition)

How Psychological Learning Paradigms Shaped and Constrained Artificial Intelligence

心理学习范式如何塑造和制约人工智能

Alex Anvi Eponon, Ildar Batyrshin, Christian E. Maldonado-Sifuentes, Grigori Sidorov

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

AI总结 本文探讨人工智能系统在系统性组合推理中的不足，指出其根源在于心理学习理论对AI架构的限制，并提出ReSynth框架以实现结构化系统性行为。

Comments preprint journal

Transforming External Knowledge into Triplets for Enhanced Retrieval in RAG of LLMs

将外部知识转化为三元组以增强LLM中RAG的检索

Xudong Wang, Chaoning Zhang, Qigan Sun, Zhenzhen Huang, Chang Lu, Sheng Zheng, Zeyu Ma, Caiyan Qin, Yang Yang, Hengtao Shen

机构 * School of Computing, Kyung Hee University（韩国庆熙大学计算机学院） ； School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） ； School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； School of Robotics and Advanced Manufacture, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学机器人与先进制造学院） ； School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 Tri-RAG通过结构化三元组构建提升检索效率，减少冗余信息，提高生成质量与资源利用率。

Comments 12 pages, 5 figures