大模型推理能力

Generative Spatiotemporal Intent Sequence Recommendation via Implicit Reasoning in Amap

高德地图中基于隐式推理的生成式时空意图序列推荐

Sicong Wang, Ruiting Dong, Yue Liu, Bowen Zheng, Jun Meng, Jie Li, Shuaijun Guo, Yu Gu, Fanyi Di, Xin Li

机构 * AMAP, Alibaba Group（阿里集团地图（AMAP）） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出GPlan框架，通过渐进式隐式思维链蒸馏和时空反事实DPO，将LLM推理能力压缩至轻量模型，实现低延迟且符合时空约束的意图序列生成。

Comments 9 pages, 1 figure

Harmonizing Real-Time Constraints and Long-Horizon Reasoning: An Asynchronous Agentic Framework for Dynamic Scheduling

协调实时约束与长视距推理：一种用于动态调度的异步智能体框架

Shijie Cao, Yuan Yuan, Jing Liu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Shenzhen Loop Area Institute, Shenzhen, China（深圳环形区研究所） ； Qingdao Research Institute, Beihang University（青岛研究院） ； Hangzhou Innovation Institute, Beihang University（杭州创新研究院） ； School of Artificial Intelligence, Xidian University, Xi’an 710071, Shaanxi, China（西安电子科技大学人工智能学院） ； Guangzhou Institute of Technology, Xidian University, Guangzhou 510555, Guangdong, China（广州技术研究所） 纠错

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

AI总结 提出RACE-Sched异步智能体框架，通过双流架构解耦策略执行与逻辑推理，利用LLM合成和验证符号启发式规则，在保证实时性的同时提升动态调度质量。

From Meta-Thought to Execution: Cognitively Aligned Post-Training for Generalizable and Reliable LLM Reasoning

从元思维到执行：面向通用且可靠的大语言模型推理的认知对齐后训练

Shaojie Wang, Liang Zhang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出一种认知启发的两阶段后训练框架，通过元思维链监督学习通用策略和置信度校准强化学习优化执行可靠性，在分布内和分布外分别提升2.10%和3.86%。

Provably Secure Agent Guardrail

可证明安全的智能体护栏

Benlong Wu, Weiming Zhang, Kejiang Chen, Han Fang, Nenghai Yu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对现有语义护栏无法提供确定性安全下界的问题，提出基于逻辑推理基本限制的新安全范式，并引入可执行证明约束动作框架，通过神经符号隔离架构实现零攻击成功率和零误报率。

ProtoMedAgent: Multimodal Clinical Interpretability via Privacy-Aware Agentic Workflows

ProtoMedAgent: 通过隐私感知的智能体工作流实现多模态临床可解释性

Alvaro Lopez Pellicer, Plamen Angelov, Marwan Bukhari, Yi Li, Eduardo Soares, Jemma Kerns

机构 * School of Computing and Communications（计算与通信学校） ； Lancaster University（兰卡斯特大学） ； Lancaster Medical School（兰卡斯特医学院） ； PUC-Rio（里约热内卢联邦大学） ； Puc-Behring Institute for AI（人工智能皮克林研究所） 纠错

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

AI总结 提出ProtoMedAgent框架，通过神经符号瓶颈和反射性Scribe-Critic循环约束生成过程，解决原型网络在临床报告中的语义结构缺失和检索谄媚问题，并引入k-匿名和ℓ-多样性隐私门控。

Comments CVR 2026

Better Later Than Sooner: Neuro-Symbolic Knowledge Graph Construction via Ontology-grounded Post-extraction Correction

晚做总比早做好：基于本体后提取校正的神经符号知识图谱构建

Lorenzo Loconte, Timothy Hospedales, Cristina Cornelio

机构 * University of Edinburgh, UK（爱丁堡大学） ； Samsung AI Center, Cambridge, UK（三星人工智能中心） 纠错

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

AI总结 提出一种神经符号框架，通过后提取校正解决LLM提取知识图谱时的本体不一致问题，减少token使用并提升图谱一致性。

A Foundation Model for Zero-Shot Logical Rule Induction

零样本逻辑规则归纳的基础模型

Yin Jun Phua

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） 纠错

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

AI总结 提出神经规则归纳器（NRI），一种基于统计编码和并行槽解码的预训练模型，实现零样本逻辑规则归纳，无需重新训练即可泛化到新谓词。

Comments Camera-ready version accepted at IJCAI 2026, with full appendices

Agora: Toward Autonomous Bug Detection in Production-Level Consensus Protocols with LLM Agents

Agora: 面向生产级共识协议中自主漏洞检测的LLM智能体

Xiang Liu, Sa Song, Zhaowei Zhang, Huiying Lan, Jason Zeng, Ming Wu, Michael Heinrich, Yong Sun, Ceyao Zhang

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； School of Information and Telecommunication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学信息与电信工程学院） ； Peking University（北京大学） ； G Labs（0G实验室） 纠错

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

AI总结 提出Agora，一个领域感知的多智能体框架，通过假设驱动测试和LLM协作，在Raft、EPaxos、HotStuff、BullShark四个共识实现中发现15个未知协议级逻辑漏洞，而现有LLM方法未能检测到任何此类漏洞。

Comments 35 pages, 4 figures

PuzzleClone: A DSL-Powered Framework for Synthesizing Verifiable Data

PuzzleClone: 一种基于DSL的可验证数据合成框架

Kai Xiong, Yanwei Huang, Rongjunchen Zhang, Kun Chen, Haipang Wu, Yingcai Wu

机构 * HiThink Research（HiThink研究院） ； HKUST（香港科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出PuzzleClone框架，通过DSL驱动的方法合成大规模、高可靠、多样化的可验证数学逻辑数据集，并构建PC-83K基准，实验表明后训练能显著提升LLM在逻辑与数学任务上的性能。

EvoMD-LLM: Learning the Language of Species Evolution in Reactive Molecular Dynamics

EvoMD-LLM：学习反应分子动力学中物种进化的语言

Zhichen Tang, Zhengzheng Dang, Yulin Chen, Jixin Wu, Haiwen Li, Yanming Wang

机构 * Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学全球学院） ； Global Institute of Future Technology, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学未来技术全球研究院） 纠错

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

AI总结 提出EvoMD-LLM框架，将反应分子动力学轨迹离散化为符号时间序列，通过时间脚手架机制使自回归大语言模型学习物种组成演化，在多项时间预测任务上优于基线模型，并能生成可解释性预测。

Comments 17 pages, ACL Findings

LsrIF: Enhancing Logic-Structured Instruction Following of Large Language Models

LsrIF: 增强大语言模型的逻辑结构化指令遵循能力

Qingyu Ren, Qianyu He, Jingwen Chang, Geng Zhang, Jiajie Zhu, Xingzhou Chen, Zhuofei Shi, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao, Han Xia, Zeye Sun, Fei Yu

机构 * Shanghai Key Laboratory of Data Science, College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学数据科学重点实验室，计算机科学与人工智能学院） ； School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出LsrIF框架，通过构建并行、顺序、条件和嵌套结构的原子约束数据，并采用结构感知的奖励聚合方法，提升大语言模型在逻辑结构化指令遵循任务中的表现。

HunterAgent: Neuro-Symbolic Attack Trace Reconstruction under Anti-Forensics

HunterAgent: 反取证下的神经符号攻击痕迹重建

Guangze Zhao, Yongzheng Zhang, Weilin Gai, Hongri Liu, Yuliang Wei, Bailing Wang

专题命中 逻辑推理 ：verifier(abstract)

AI总结 针对反取证技术导致的攻击痕迹断裂问题，提出神经符号框架HunterAgent，将痕迹重建建模为部分可观测下的代价约束启发式图搜索，通过生成器-验证器流水线和校准代价函数实现高精度重建。