大模型推理能力

Beyond Visual Cues: CoT-Enhanced Reasoning for Semi-supervised Medical Image Segmentation

超越视觉线索：CoT增强推理用于半监督医学图像分割

Yuming Chen, Yuxin Xie, Tao Zhou, Yi Zhou

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications, Ministry of Education（教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：CoT(title,title_cn)；reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出CERS框架，通过集成链式思维推理和语义参考选择策略，解决半监督医学图像分割中的视觉-语义不匹配问题，在边界模糊和语义不一致场景下优于现有方法。

Comments Accepted to MICCAI 2026

Chain-of-Thought Reasoning In The Wild Is Not Always Faithful

现实中的思维链推理并不总是忠实的

Iván Arcuschin, Jett Janiak, Robert Krzyzanowski, Senthooran Rajamanoharan, Neel Nanda, Arthur Conmy

机构 * Poseidon Research（Poseidon研究） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；logical reasoning(abstract)

AI总结 研究发现，在自然语言提示下，模型有时会生成表面连贯但自相矛盾的思维链，揭示出隐含的事后合理化现象，且前沿模型也未能完全避免。

Comments Published at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Quantifying Consistency in LLM Logical Reasoning via Structural Uncertainty

通过结构不确定性量化LLM逻辑推理中的一致性

Baishali Chaudhury, Mengdie Flora Wang, Hyunji Hayley Park, Rahul Ghosh, Sungmin Hong, Jae Oh Woo

机构 * AWS Generative AI Innovation Center（AWS生成式AI创新中心） 纠错

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

AI总结 提出结构不确定性框架，通过自偏好排序的稳定性评估LLM推理一致性，在逻辑和数学任务中与答案分散度互补，提升不可靠实例识别。

Comments Published at ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of Large Language Models. Accepted as best paper

ChLogic: Evaluating Robustness of Logical Reasoning in Chinese Expressions

ChLogic: 评估中文表达中逻辑推理的鲁棒性

Peixian Zhou, Yuxu Chen, Chaorui Zhang, Wei Han, Bo Bai, Xueyan Niu

机构 * College of Mathematics, Sichuan University（四川大学数学学院） ； Theory Lab, 2012 Labs, Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司2012实验室理论实验室） 纠错

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

AI总结 提出英中对照基准ChLogic，通过形式逻辑模板构建数据集，测试模型在英文和多种中文表达下逻辑推理的鲁棒性，发现英中性能差距，回译效果因数据集和模型而异。

Disentangling Perception and Reasoning in Multimodal LLMs via Reward Design

通过奖励设计解耦多模态大语言模型中的感知与推理

Omar Sharif, Eftekhar Hossain, Nikhil Singh, Patrick Ng

机构 * Department of Computer Science, Dartmouth College（达特茅斯大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Central Florida（中央佛罗里达大学计算机科学系） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究多模态大模型中感知与推理的瓶颈，发现感知是主要约束，并通过奖励设计提升视觉基础推理，平均提升5.56分。

Comments 24 pages, 15 Figures, 10 Tables

Learning Dynamics of Chain-of-Thought State Tracking in a Solvable Transformer Model

可解Transformer模型中思维链状态追踪的学习动力学

Niklas Forner, Marcel Kühn, Matthias Thamm, Bernd Rosenow

专题命中 逻辑推理 ：chain-of-thought(title,abstract)

AI总结 通过可解设置研究Transformer在思维链状态追踪中的学习动力学，发现注意力检索与MLP逻辑模块分阶段协同发展。

Comments 10 pages, 3 figures

A Neuro-Symbolic Approach to Strategy Synthesis for Strategic Logics

一种面向策略逻辑的策略综合的神经符号方法

Marco Aruta, Vadim Malvone, Aniello Murano, Domenico Parente, Luca Rizzuti

机构 * University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（LTCI，巴黎电信学院，巴黎理工学院） ； Università degli Studi di Salerno（萨勒诺大学） 纠错

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

AI总结 提出一种神经符号框架，将大语言模型作为策略生成预言机，结合模型检查器进行形式验证，在NatATL中实现高精度策略综合。

Evaluating Second-Order Bias of LLMs Through Epistemic Entitlement

通过认知权利评估大语言模型的二阶偏见

Ramaravind Kommiya Mothilal, Terry Jingchen Zhang, Raiyan Ahmed, Zhijing Jin, Shion Guha, Syed Ishtiaque Ahmed

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； EuroSafeAI ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen, Germany（马克斯·普朗克智能系统研究所（德国图宾根）） 纠错

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

AI总结 提出基于认知权利理论的逻辑推理任务，评估LLM在判断偏见内容时表现出的二阶偏见，发现模型判断存在系统性偏差且能规避安全护栏。

Comments 20 pages, 13 tables, 2 figures

Visuals Lie, Consistency Speaks: Disentangling Spatial Attention from Reliability in Vision-Language Models

视觉会撒谎，一致性说话：在视觉-语言模型中解耦空间注意力与可靠性

Logan Mann, Yi Xia, Ajit Saravanan, Ishan Dave, Saadullah Ismail, Shikhar Shiromani, Emily Huang, Ruizhe Li, Kevin Zhu

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； Algoverse AI Research（Algoverse AI研究） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文提出VLM可靠性探针（VRP），通过结构注意力指标和生成动态分析，发现空间注意力与准确性几乎无关（R≈0.001），而自一致性是可靠性的主要预测因子（R=0.429），揭示了视觉特征与最终生成之间的符号脱离现象。

Comments 16 pages. Accepted to the ICLR 2026 Workshop on Multimodal Intelligence. Code: https://github.com/itsloganmann/VLM-Reliability-Probe

Can LLMs Be CEOs? Benchmarking Strategic Resource Reallocation with Multi-Role Agent Simulation

LLM 能当 CEO 吗？基于多角色智能体模拟的战略资源重新配置基准测试

Yuyang Dai, Xueqing Peng, Lingfei Qian, Zhuohan Xie

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 提出 CEO-Bench，一个多智能体基准，评估 LLM 在约束丰富的组织环境中进行多轮战略资源重新配置的能力，发现模型在结构有效性上表现良好，但在战略校准上存在系统性失败模式。

Comments 13 pages

Beyond NL2Code: A Structured Survey of Multimodal Code Intelligence

超越NL2Code：多模态代码智能的结构化综述

Xuanle Zhao, Qiushi Sun, Jingyu Xiao, Xuexin Liu, Haoyue Yang, Qiaosheng Chen, Xianzhen Luo, Jing Huang, Yufeng Zhong, Lei Chen, Shuai Fu, Zhenlin Wei, Jinhe Bi, Lei Jiang, Haibo Qiu, Siqi Yang, Peng Shi, Jian Hu, Zhixiong Zeng

机构 * Meituan（美团） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（阿德莱德大学澳大利亚机器学习研究所） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） 纠错

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

AI总结 本文系统综述多模态代码智能，将任务按代码角色分类，覆盖GUI、科学可视化、结构化图形及前沿任务，并提出四个基于验证的未来方向。

Comments Work completed in January 2026. Updating now

Human Emotion Verification by Action Languages via Answer Set Programming

通过答案集编程进行人类情感验证的动作语言

Andreas Brännström, Juan Carlos Nieves

机构 * Umeå University\ of Computing Science 纠错

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

AI总结 本文提出动作语言C-MT，基于答案集编程和过渡系统，用于表示人类心理状态对可观察动作序列的演变。通过引入因果规则，该语言能建模心理状态的有效转换原则，从而实现对人类心理动态的受控推理。

Comments Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP)

Journal ref Theory and Practice of Logic Programming 25 (2025) 1047-1104

Blueprint First, Model Second: A Framework for Deterministic LLM Workflow

蓝图优先，模型其次：确定性LLM工作流框架

Libin Qiu, Yuhang Ye, Zhirong Gao, Xide Zou, Junfu Chen, Ziming Gui, Weizhi Huang, Xiaobo Xue, Wenkai Qiu, Kun Zhao

机构 * Alibaba（阿里巴巴） 纠错

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

AI总结 提出“蓝图优先，模型其次”框架，通过将工作流逻辑解耦为源代码蓝图并由确定性引擎执行，LLM仅处理子任务，在TravelPlanner上最终通过率提升97.6%，约束违反减少96.0%。

Comments 12 pages, 7 figures, 6 tables

Safety, Security, and Cognitive Risks in Neuro-Symbolic AI

神经符号AI中的安全性、安全性和认知风险

Manoj Parmar

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文系统分析了神经符号AI在五层架构中的攻击面，提出统一威胁模型、符号层威胁目录及认知风险分析，并通过三个实证基准验证了攻击的有效性与检测挑战。

Comments 28 pages, 1 figure, 10 tables