大模型推理能力

Formal Methods Meet LLMs: Auditing, Monitoring, and Intervention for Compliance of Advanced AI Systems

形式方法与大语言模型交汇：面向高级AI系统合规性的审计、监控与干预

Parand A. Alamdari, Toryn Q. Klassen, Sheila A. McIlraith

机构 * University of Toronto, Vector Institute（多伦多大学，向量研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出结合形式方法与机器学习的审计和监控技术，用于检测AI系统中时间扩展行为约束的违规，实验表明其在检测违规方面优于LLM基方法，且能有效降低LLM代理的违规率。

From LLM-Generated Conjectures to Lean Formalizations: Automated Polynomial Inequality Proving via Sum-of-Squares Certificates

从LLM生成的猜想到Lean形式化：通过求和平方证书实现自动多项式不等式证明

Ruobing Zuo, Hanrui Zhao, Gaolei He, Zhengfeng Yang, Jianlin Wang

机构 * School of Software Engineering, East China Normal University, Shanghai, China（东华大学软件工程学院） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, China（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer and Information Engineering, Henan University, Kaifeng, China（河南大学计算机与信息工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出NSPI框架，结合LLM和符号计算，通过求和平方证书实现多项式不等式证明，展示其在10变量多项式上的有效性与可扩展性。

Comments Accepted to ICML 2026. Preprint version

Solvita: Enhancing Large Language Models for Competitive Programming via Agentic Evolution

Solvita：通过代理进化增强大型语言模型以应对编程竞赛

Han Li, Jinyu Tian, Rili Feng, Yuqiao Du, Chong Zheng, Chenyu Wang, Chenchen Liu, Shihao Li, Xinping Lei, Yifan Yao, Weihao Xie, Letian Zhu, Jiaheng Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 Solvita通过闭环系统和可训练知识网络，使代理动态学习，提升编程竞赛任务的准确性和经验积累。

GenAI-Driven Approach to RISC-V Supply Chain Exploration

基于生成式人工智能的RISC-V供应链探索方法

Nenad Petrovic, Andre Schamschurko, Yingjie Xu, Alois Knoll

机构 * Chair of Robotics, Artificial Intelligence and Real-Time Systems（机器人、人工智能与实时系统教授会） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用LLM和VLM的供应链分析流程，结合MDE技术提升对异构数据的分析能力，通过知识图谱揭示供应链组件间的依赖关系，支持供应链韧性评估。

The Adversarial Discount -- AI, Signal Correlation, and the Cybersecurity Arms Race

对抗折扣——人工智能、信号相关性与网络安全军备竞赛

James W. Bono

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究了对抗投资的竞赛模型，探讨了攻击者和防御者在多个攻击面中分配资源给AI增强能力的过程，分析了信号相关性对军备竞赛比例的影响，并指出信息聚合可能超越私人能力投资。