大模型推理能力

Decoupling Thought from Speech: Knowledge-Grounded Counterfactual Reasoning for Resilient Multi-Agent Argumentation

思想与言语解耦：基于知识反事实推理的鲁棒多智能体辩论

Jakub Masłowski, Jarosław A. Chudziak

机构 * Institute of Computer Science, Warsaw University of Technology（华沙技术大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出知识反事实推理（KG-CFR）双阶段架构，通过私有规划缓冲与公共执行层分离，在动态资源分配环境下将扰动后论证质量从0.694提升至0.822，并减少语义循环。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the 30th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2026)

An Industrial-Scale Insurance LLM Achieving Verifiable Domain Mastery and Hallucination Control without Competence Trade-offs

一个工业级保险大语言模型，实现可验证的领域掌握与幻觉控制，无能力权衡

Qian Zhu, Xinnan Guo, Jingjing Huo, Jun Li, Pan Liu, Wenyan Yang, Wanqing Xu, Xuan Lin

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出INS-S1保险专用大语言模型，通过可验证数据合成系统和渐进式SFT-RL课程框架，在领域任务上达到SOTA，同时保持通用能力并实现0.6%的低幻觉率。

Comments 21 pages, 12 figures, 17 tables

Journal ref ICLR 2026 Workshop Advances in Financial AI

A Neurosymbolic Prolog Skill for LLM-Driven Service Placement

一种用于LLM驱动服务放置的神经符号Prolog技能

Jacopo Massa, Giuseppe Bisicchia, Patrizio Dazzi, Antonio Brogi

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出一种基于Prolog技能的神经符号方法，将服务放置意图转化为符号事实和规则，利用Prolog进行约束验证和推理，实现可检查的策略感知放置。

RECON: An LLM-Enhanced Backward Constraint Analysis Framework

RECON：一种增强LLM的逆向约束分析框架

Babangida Bappah, Lamine Noureddine, Umar Farooq, Aisha Ali-Gombe

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出RECON框架，结合LLM语义理解与静态分析，从Android字节码中提取精确执行约束，比传统符号执行快5.8倍且成功率达100%。