大模型推理能力

Code-QA-Bench: Separating Code Reasoning from Documentation Memorization in Repository-Level QA

Code-QA-Bench：在仓库级问答中分离代码推理与文档记忆

Jun Zhang, JianYing Qu, Hanwen Du, Zhongkai Sun, Yehua Yang, Qiao Zhao

机构 * Baidu Inc（百度公司） 纠错

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

AI总结 提出Code-QA-Bench框架，通过答案优先生成和三条件实验设计，自动构建仓库级代码理解基准，以区分代码推理、文档回忆和预训练记忆的影响。

Causal-JEPA: Learning World Models through Object-Level Latent Masking

Causal-JEPA：通过对象级潜在掩码学习世界模型

Heejeong Nam, Quentin Le Lidec, Lucas Maes, Yann LeCun, Randall Balestriero

机构 * Brown University, GalilAI（布朗大学，GalilAI） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 提出C-JEPA，一种通过对象级潜在掩码扩展联合嵌入预测的对象中心世界模型，在视觉问答和智能体控制任务中分别提升反事实推理20%和仅用1%潜在特征实现高效规划。

Comments Project Page: https://hazel-heejeong-nam.github.io/cjepa/ ICML 2026 Accepted

AgentSchool: An LLM-Powered Multi-Agent Simulation for Education

AgentSchool：基于LLM的多智能体教育模拟系统

Yulei Ye, Wenhao Li, Zhong Wen, Yunshu Huang, Yichen Hu, Zifan Wei, Yige Wang, Xinyu Xie, Haoxuan Yang, Yanjun Huang, Ruijia Li, Hong Qian, Yu Song, Bo Jiang, Bingdong Li, Lijun Li, Bo Zhang, Pinlong Cai, Xingcheng Xu, Shuangye Chen, Xia Hu, Liang He, Aimin Zhou, Jingjing Qu, Jing Shao, Xiangfeng Wang

机构 * Shanghai Institute of AI for Education（上海人工智能教育研究院） ； School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； East China Normal University（东华大学） ； School of Design（设计学院） ； Faculty of Education（教育学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出AgentSchool，一种LLM驱动的多智能体模拟器，通过可成长的学生智能体（带知识图谱、思维工作流和错误概念）与自适应教师智能体（基于最近发展区）模拟学习过程，支持多尺度模拟，实验验证了其生成差异化掌握轨迹和符合课堂社会理论的行为模式。

Comments 39 pages, 10 figures

On some open problems in commutative algebra resolved by Rethlas

关于由Rethlas解决的交换代数中一些开放问题

Jiedong Jiang, Yixiao Li, Zeming Sun, Yuefeng Wang, Liang Xiao, Jiahong Yu

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文报告了使用Rethlas自然语言自动推理系统解决（证明或反驳）的交换代数及相关领域的一系列开放问题，并给出了精确陈述和自包含证明。

Comments 13 pages. AI-generated, human verified