大模型推理能力 - arXivDaily 专题

2606.12910 2026-06-15 cs.RO cs.AI cs.CV cs.SY eess.SY 新提交 83%

Bounding Boxes as Goals: Language-Conditioned Grasping via Neuro-Symbolic Planning

边界框作为目标：通过神经符号规划实现语言条件抓取

Allison Andreyev, Landon Eum, Nestor Tiglao, Romel Gomez

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

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

AI总结提出GRASP框架，利用预训练VLM将自然语言查询转化为神经符号目标状态，通过边界框检测实现零样本桌面操作，无需任务特定训练。

2604.09737 2026-06-15 cs.LG cs.AI 版本更新 73%

STaR-DRO: 面向群体鲁棒结构化预测的状态化Tsallis重加权

Samah Fodeh, Ganesh Puthiaraju, Elyas Irankhah, Afshan Khan, Sreeraj Ramachandran, Linhai Ma, Srivani Talakokkul, Sarah Schellhorn

机构 * Yale University（耶鲁大学）； Yale School of Medicine（耶鲁医学院）

专题命中逻辑推理：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结提出STaR-DRO框架，结合Tsallis镜像上升和稀疏entmax映射，仅对持续困难群体上权重，在结构化预测中提升标签准确性和鲁棒性，在EPPC Miner任务上相比SFT和标准DRO分别提升F1分数1.08和2.20。

2606.14463 2026-06-15 cs.LG 新提交 57%

EM-NeSy：神经符号学习的期望最大化

Annegret Seibt, Luc De Raedt, Giuseppe Marra

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系）； KU Leuven（根特大学）

专题命中逻辑推理：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结提出EM-NeSy框架，将概率神经符号学习视为期望最大化算法实例，通过概率推理计算符号后验，仅通过神经组件进行梯度更新，实现可扩展且高效的近似推理。

2606.14145 2026-06-15 cs.CL 新提交 57%

个人护理公用设施：健康作为日常基础设施

Mahyar Abbasian, Elahe Khatibi, Saba A. Farahani, Nitish Nagesh, Arshia Ilaty, Hooman Sajjadi, Amir Rahmani, Ramesh Jain

机构 * University of California, Irvine（加利福尼亚大学尔湾分校）

专题命中逻辑推理：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结提出个人护理公用设施（PCU）分层事件驱动架构，将健康视为日常基础设施，通过Personicle组织连续信号，分离临床决策与语言表达，以2型糖尿病为例验证其生成实时干预和知识引导的能力。

Comments 12 pages, 2 figures, 3 tables

2606.10813 2026-06-15 cs.CR cs.CL 版本更新 57%

RedAct: 为程序技能保护而编辑智能体能力痕迹

Shuwen Xu, Zhitao He, Yi R. Fung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学）； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

专题命中逻辑推理：verifier(abstract)；分类 cs.CL

AI总结提出RedAct框架，通过定位保护关键信息、重写痕迹并嵌入行为水印，将技能转移率降至无技能基线以下，同时保留审计证据。