大模型推理能力

LANTERN: LLM-Augmented Neurosymbolic Transfer with Experience-Gated Reasoning Networks

LANTERN：基于大语言模型的神经符号迁移与经验门控推理网络

Mahyar Alinejad, Yue Wang, Amrit Singh Bedi, George Atia

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI

AI总结 LANTERN通过生成自动机、语义聚合和自适应门控方法，实现多源神经符号迁移，提升样本效率和鲁棒性。

From Agent Loops to Deterministic Graphs: Execution Lineage for Reproducible AI-Native Work

从代理循环到确定性图：可重复AI原生工作的执行轨迹

Josh Rosen, Seth Rosen

机构 * ThruWire, Inc.（ThruWire公司） 纠错

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

AI总结 本文提出执行轨迹模型，通过有向无环图表示AI生成工作，确保在变化中保持稳定性。对比实验显示，DAG在保持最终结果和中间状态一致性方面优于循环更新方法。

Comments 16 pages, 1 figure

Strat-LLM: Stratified Strategy Alignment for LLM-based Stock Trading with Real-time Multi-Source Signals

Strat-LLM：基于实时多源信号的LLM股票交易分层策略对齐

Wenliang Huang, Zengyi Yu

机构 * School of Economics（经济学院） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Faculty of Education（教育学院） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Strat-LLM框架，通过分层策略对齐提升LLM在股票交易中的表现，实验显示不同模式下模型在风险控制和收益获取上的差异。

Comments Accepted by the 2026 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

Quantifying Trade-Offs Between Stability and Goal-Obfuscation

量化稳定性与目标混淆之间的权衡

Yixuan Wang, Dan Guralnik, Warren Dixon

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究了在连续状态空间中意图隐私的联合控制问题，通过设计隐私约束与跟踪要求的联合可行性分析，提出了基于PCBF的意图隐私保护方法。

Comments 11 pages

AgenticPrecoding: LLM-Empowered Multi-Agent System for Precoding Optimization

代理预编码：基于LLM的多智能体系统用于预编码优化

Zijiu Yang, Zixiang Zhang, Shunpu Tang, Qianqian Yang, Zhiguo Shi

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出AgenticPrecoding框架，通过多智能体系统自动推导端到端预编码，提升未来6G网络中异构场景的适应性。