大模型推理能力

Hilbert-Geo: Solving Solid Geometric Problems by Neural-Symbolic Reasoning

Hilbert-Geo：通过神经符号推理解决立体几何问题

Ruoran Xu, Haoyu Cheng, Bin Dong, Qiufeng Wang

机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； Ricoh Software Research Center Beijing Co.,Ltd（Ricoh 软件研究中心北京有限公司） 纠错

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

AI总结 提出Hilbert-Geo框架和Parse2Reason方法，利用条件描述语言和定理库实现立体几何问题的严格推理，在SolidFGeo2k和MathVerse-Solid上达到SOTA性能。

Comments Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026

ActMem: Bridging the Gap Between Memory Retrieval and Reasoning in LLM Agents

ActMem：弥合LLM代理中记忆检索与推理之间的差距

Xiaohui Zhang, Zequn Sun, Chengyuan Yang, Yaqin Jin, Yazhong Zhang, Wei Hu

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Alibaba Group, Hangzhou, China（阿里巴巴集团，杭州，中国） ； National Institute of Healthcare Data Science, Nanjing University, China（南京大学健康数据科学国家研究院） 纠错

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

AI总结 提出ActMem框架，通过将非结构化对话历史转化为结构化因果语义图，结合反事实推理和常识补全，实现主动因果推理，显著提升LLM代理在复杂记忆依赖任务中的表现。

ScholarSum: Student-Teacher Abstractive Summarization via Knowledge Graph Reasoning and Reflective Refinement

ScholarSum：基于知识图谱推理与反思性精炼的师生式抽象摘要生成

Bohou Zhang, Xiaoyu Tao, Mingyue Cheng, Huijie Liu, Qi Liu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.CL

AI总结 提出ScholarSum框架，通过构建层次知识图谱引导学生生成初稿，并利用教师式审阅者迭代检查与修正，实现科学文献摘要的流畅性与事实一致性。

Structured Cognitive Loop for Behavioral Intelligence in Large Language Model Agents (Extended Revision: From Behavioral Architecture to Epistemic Accountability)

大型语言模型代理中行为智能的结构化认知循环（扩展修订：从行为架构到认知问责）

Myung Ho Kim

机构 * JEI University（JEI大学） 纠错

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

AI总结 提出结构化认知循环（SCL）架构，通过分离认知、记忆、控制和行动模块，实现LLM代理的可问责行为，在360个任务中成功率86.3%，优于基线方法。

Comments This revised version extends the original SCL framework from a behavioral architecture for reliable LLM agents into a broader architecture of epistemic accountability, integrating context-aware Human-in-the-Loop control, Pool-Gated Retrieval, and the Horizon-Warrant-Commitment structure

Beyond the Linear Separability Ceiling: Aligning Representations in VLMs

超越线性可分上限：对齐视觉-语言模型中的表征

Enrico Vompa, Tanel Tammet, Mohit Vaishnav

机构 * Applied Artificial Intelligence Group（应用人工智能小组） ； Tallinn University of Technology（塔林技术大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出线性可分上限（LSC）诊断框架，发现VLM存在对齐差距，并通过对比目标重塑视觉流形，使模型在抽象组合推理任务上显著超越LSC。

Comments Accepted TMLR