大模型推理能力

In Context Learning and Reasoning for Symbolic Regression with Large Language Models

在大型语言模型中进行上下文学习和推理以实现符号回归

Samiha Sharlin, Tyler R. Josephson

机构 * Department of Chemical, Biochemical, and Environmental Engineering, University of Maryland Baltimore County（化学、生物化学与环境工程系，马里兰大学巴尔的摩县分校） ； Department of Computer Science and Electrical Engineering, University of Maryland Baltimore County（计算机科学与电气工程系，马里兰大学巴尔的摩县分校） 纠错

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

AI总结 本文探讨了大型语言模型在符号回归中的潜力，通过上下文学习和推理生成并优化表达式，成功复现了吸附 Langmuir 模型和 Nikuradse 数据集，展示了提示策略对模型性能的提升作用。

Prism: Symbolic Superoptimization of Tensor Programs

Prism: 张量程序的符号超优化

Mengdi Wu, Xiaoyu Jiang, Oded Padon, Zhihao Jia

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究院） 纠错

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

AI总结 Prism通过符号化层级表示实现张量程序的符号超优化，结合符号推理与自动调优，提升效率并减少优化时间。

Which bird does not have wings: Negative-constrained KGQA with Schema-guided Semantic Matching and Self-directed Refinement

没有翅膀的鸟：带有模式引导语义匹配和自导向细化的负约束知识图谱问答

Midan Shim, Seokju Hwang, Kaehyun Um, Kyong-Ho Lee

机构 * Department of Computer Science, Yonsei University（延世大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出负约束知识图谱问答任务NEST-KGQA，设计PyLF逻辑形式和CUCKOO框架，通过模式引导语义匹配和自导向细化提升负约束问题的解答能力。

Comments ACL 2026 findings

METRO: Towards Strategy Induction from Expert Dialogue Transcripts for Non-collaborative Dialogues

METRO：面向非协作对话的专家对话 transcripts 中的策略诱导

Haofu Yang, Jiaji Liu, Chen Huang, Faguo Wu, Wenqiang Lei, See-Kiong Ng

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nankai University（南开大学） ； Sichuan University（四川大学） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） ； Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（北京未来区块链与隐私计算高级创新中心） ； Key Laboratory of Mathematics, Informatics and Behavioral Semantics (LMIB)（数学、信息学与行为语义学重点实验室（LMIB）） ； Engineering Research Center of Machine Learning and Industry Intelligence, Ministry of Education, China（教育部机器学习与工业智能工程研究中心，中国） 纠错

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

AI总结 METRO 通过大规模语言模型从原始 transcripts 自动诱导策略动作和规划逻辑，提出策略森林结构，实验显示其在两个基准上性能优越，具有跨任务迁移能力。

Comments ACL 2026

MAGMA: A Multi-Graph based Agentic Memory Architecture for AI Agents

MAGMA：一种基于多图的代理记忆架构用于AI代理

Dongming Jiang, Yi Li, Guanpeng Li, Bingzhe Li

机构 * Department of Computer Science, The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校计算机科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida（佛罗里达大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 MAGMA通过多图结构实现记忆表示，提升长时序推理任务的性能，提供透明推理路径和细粒度检索控制。

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