大模型推理能力

Imitation Game for Adversarial Disillusion with Chain-of-Thought Reasoning in Generative AI

对抗性欺骗的模仿游戏：生成AI中的链式推理

Ching-Chun Chang, Fan-Yun Chen, Shih-Hong Gu, Kai Gao, Hanrui Wang, Isao Echizen

机构 * Information and Society Research Division, National Institute of Informatics（信息与社会研究部，国立信息研究所） ； Department of Information Engineering and Computer Science, Feng Chia University（信息工程与计算机科学系，逢甲大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于模仿游戏的对抗性欺骗防御框架，利用链式推理生成多模态代理，有效对抗生成AI中的演绎和归纳欺骗攻击。

Journal ref in IEEE Access, vol. 13, pp. 95085-95093, 2025

Knowledge Graph Representations for LLM-Based Policy Compliance Reasoning

基于LLM的政策合规推理的知识图谱表示

Wilder Baldwin, Sepideh Ghanavati

机构 * University of Maine（缅因大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个框架，通过构建知识图谱从AI政策文档中检索相关信息，评估五种LLM在42个政策问答任务上的表现，证明知识图谱增强提升了模型性能，且开放的LLM发现模式达到或超越了正式本体。

TRUST: A Framework for Decentralized AI Service v.0.1

TRUST：一种去中心化AI服务框架v.0.1

Yu-Chao Huang, Zhen Tan, Mohan Zhang, Pingzhi Li, Zhuo Zhang, Tianlong Chen

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

AI总结 TRUST框架通过去中心化方法解决高风险领域中大型推理模型和多智能体系统可靠性验证的问题，采用HDAG、DAAN协议和多层共识机制，提升透明性、鲁棒性和隐私保护，实现安全且可问责的AI部署。

Trace-Level Analysis of Information Contamination in Multi-Agent Systems

多智能体系统中信息污染的跟踪级分析

Anna Mazhar, Huzaifa Suri, Sainyam Galhotra

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of Illinois（伊利诺伊大学） 纠错

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

AI总结 研究多智能体系统中信息污染现象，通过跟踪差异量化污染影响，提出污染表现类型分类及测量框架，揭示验证防护失效原因。