大模型推理能力

CyberCane: Neuro-Symbolic RAG for Privacy-Preserving Phishing Detection with Formal Ontology Reasoning

CyberCane：基于形式本体推理的隐私保护钓鱼检测神经符号RAG

Safayat Bin Hakim, Aniqa Afzal, Qi Zhao, Vigna Majmundar, Pawel Sloboda, Houbing Herbert Song

机构 * University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； Bowie State University（鲍威州立大学） 纠错

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

AI总结 CyberCane结合确定性符号分析与隐私保护RAG，通过形式本体推理实现高召回率的钓鱼检测，在隐私保护和抗AI攻击方面表现优异。

Towards Lawful Autonomous Driving: Deriving Scenario-Aware Driving Requirements from Traffic Laws and Regulations

迈向合法自动驾驶：从交通法规中推导场景感知的驾驶要求

Bowen Jian, Rongjie Yu, Hong Wang, Liqiang Wang, Zihang Zou

机构 * College of Transportation, Tongji University（同济大学交通运输学院） ； The Key Laboratory of Road and Traffic Engineering, Ministry of Education（教育部道路与交通工程重点实验室） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动性学院） ； College of Computer Science, University of Central Florida（佛罗里达中央大学计算机科学学院） ； Optixway AI 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于交通场景分类的新型方法，利用大语言模型推导法律要求，提升自动驾驶系统的合规性与准确性。

FormalScience: Scalable Human-in-the-Loop Autoformalisation of Science with Agentic Code Generation in Lean

FormalScience: 基于代理代码生成的可扩展人类在环科学自动形式化

Jordan Meadows, Lan Zhang, Andre Freitas

机构 * University of Manchester, UK（英国曼彻斯特大学） ； Idiap Research Institute, Switzerland（瑞士Idiap研究所） ； National Biomarker Centre, CRUK-MI, UK（英国国家生物标志物中心，CRUK-MI） 纠错

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

AI总结 FormalScience通过人类在环的代理流程，使非专业领域专家以低成本生成形式化证明，构建了包含200个大学物理问题及解决方案的FormalPhysics数据集，并探讨了现代LLM在自动形式化中的局限性。

Comments ACL 2026

GeoCert: Certified Geometric AI for Reliable Forecasting

GeoCert: 用于可靠预测的几何AI

Regina Zhang, Zongru Li, Honggang Wen, Xiaofeng Liu, Siu-Ming Yiu, Pietro Liò, Kwok-Yan Lam

机构 * Department of Biomedical Informatics & Data Science, Yale University（耶鲁大学生物医学信息学与数据科学系） ； Department of Computer Science, The University of Hong Kong（香港大学计算机科学系） ； School of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（剑桥大学计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 GeoCert通过统一预测、物理推理和形式验证，提升预测系统的准确性与可靠性，实现97.5%的计算成本降低和更高效的认证。

Comments 15 pages, 4 figures

ArgRE: Formal Argumentation for Conflict Resolution in Multi-Agent Requirements Negotiation

ArgRE：基于形式论证的多智能体需求协商中的冲突解决

Haowei Cheng, Milhan Kim, Chong Liu, Teeradaj Racharak, Truong Vinh Truong Duy, Phan Thi Huyen Thanh, Jialong Li, Naoyasu Ubayashi, Hironori Washizaki

机构 * Department of Computer Science and Communications Engineering, Waseda University（早稻田大学计算机科学与通信工程系） ； College of Architecture and Urban Planning, Tongji University（同济大学建筑与城市规划学院） ； Advanced Institute of So-Go-Chi (Convergence Knowledge) Informatics, Tohoku University（东北大学So-Go-Chi（融合知识）信息学高级研究所） ； Aisin Corporation（日产公司） 纠错

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

AI总结 ArgRE通过嵌入Dung风格的抽象论证，提供多智能体需求协商中的冲突解决，提升可审计性与合规性。

Towards Automated Ontology Generation from Unstructured Text: A Multi-Agent LLM Approach

从非结构化文本自动生成本体：一种多智能体LLM方法

Abid Talukder, Maruf Ahmed Mridul, Oshani Seneviratne

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多智能体LLM方法，通过领域特定保险合同实验，验证了在本体生成中规划优先、任务驱动的架构能提升结构质量和查询性。

Global Product Intersection Sets in Semigroups

半群中的全局乘积交集

Wouter van Doorn, Pietro Monticone, Quanyu Tang

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究了半群中乘积交集的性质，证明了当Q的大小大于等于2时，任何包含1的子集均可作为乘积交集出现，解决了Nathanson提出的问题。

Comments 8 pages