大模型推理能力

CARL: Constraint-Aware Reinforcement Learning for Planning with LLMs

CARL：用于大语言模型规划的约束感知强化学习

Qiuyi Qi, Jinjian Zhang, Mutian Bao, Tian Liang, Guocong Li, Dongnan Liu, Wei Zhou, Jie Liu, Ming Kong, Linjian Mo, Feng Zhang, Qiang Zhu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； College of Artificial Intelligence, Shanghai Institute for Advanced Study, Zhejiang University（浙江大学上海高等研究院人工智能学院） ； School of Earth Sciences, Zhejiang University（浙江大学地球科学学院） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型生成违反任务约束计划的问题，提出约束感知强化学习框架CARL，通过比较不同输入下模型输出分布引入奖励，提升模型约束意识，实验证明其优于基线和现有模型。

Comments ACL 2026 Findings

From Judgments to Issues: Structured Extraction of Legal Reasoning with Citation-Hallucination Control

从判决到问题：具有引用幻觉控制的法律推理结构化提取

Giovanni Piccioli, Alessia Fidelangeli, Piera Santin, Pierpaolo Vivo

机构 * Quantitative and Digital Law Laboratory（量化与数字法律实验室） ； CIRSFID - Alma AI, Faculty of Law University of Bologna（CIRSFID - 阿尔玛AI，博洛尼亚大学法学院） ； Robert Schuman Centre European University Institute（罗伯特·施曼中心欧洲大学研究所） 纠错

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

AI总结 提出自动化流程，将意大利税务法庭判决分解为法律问题，基于IRAC框架和法律三段论提取结构化XML表示，用通用模型并结合幻觉检测过滤器处理大量判决，经专家验证，为下游应用提供起点。

Comments 33 pages, 2 figures

Forethought: Verifiable Reasoning from Neurosymbolic Primitive Programming

预思考：神经符号原始编程的可验证推理

Vishvesh Bhat, Jay Vaghasiya, Emmanuel Anaya Gonzalez

机构 * CoreThink AI ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 研究改进智能体工作流推理能力问题，提出神经符号推理系统Forethought，将推理视为可验证程序，由符号和神经原语库构建，经特定语言组合，提升了基础模型准确率。

NEST: Nascent Encoded Steganographic Thoughts

NEST：新生编码隐写思想

Artem Karpov

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

AI总结 探讨模型在无害文本中隐藏秘密推理的隐写思维链，通过分类系统评估34个模型的隐写能力极限，测量相关指标并与基线比较，发现前沿模型无法联合推理嵌入，编码能力已达标，强调持续评估隐写风险的必要性。

Seduced by the Narrative: Assessing Rule Adherence in Semi-Open Textual Sandboxes

被叙事诱惑：评估半开放文本沙盒中的规则遵守情况

Weiying Chen, Junlong Shen, Zhanyuan Guo, Xiaoou Zhou

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Qilu University of Technology（齐鲁工业大学） ； N-Dice Association（N-Dice协会） 纠错

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

AI总结 研究在半开放文本游戏环境中，当用户意图与系统规则冲突时大语言模型的规则遵守问题。基于桌面角色扮演游戏机制构建多智能体对抗基准CoC-Seduce，用前沿模型生成样本，对20个目标裁决器进行基准测试。

Neuro-Symbolic Reasoning for Vulnerability Detection

用于漏洞检测的神经符号推理

Yanjie Zhao, Hongjie Chen, Li Lu, Zhou Yang, Xiao Cheng, Haoyu Wang

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)

AI总结 研究基于大语言模型的漏洞检测不可靠性，提出神经符号框架LeanGuard，通过将代码解释与安全义务判定分离，神经侧过滤事实，符号侧形式验证，证据感知裁决器权衡结果，在五个CWE类上实例化框架。

How to Avoid Debate: Scalable AI Safety via Doubly-Efficient Interactive Proofs

如何避免辩论：通过双高效交互式证明实现可扩展的人工智能安全

Liyan Chen, Yael Tauman Kalai, Zoe Xi

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究如何避免人工智能模型间的辩论来实现安全验证，提出单证明者交互式证明，给出双高效单证明者交互式证明及论证，用于神谕辅助计算，表明无辩论时交互式验证也可行。

Comments ICML 2026

Lying with Truths: Open-Channel Multi-Agent Collusion for Belief Manipulation via Generative Montage

用真理欺骗：通过生成蒙太奇进行开放式通道多智能体合谋以操纵信念

Jinwei Hu, Xinmiao Huang, Youcheng Sun, Yi Dong, Xiaowei Huang

机构 * University of Liverpool（利物浦大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了通过公开通道分发真实证据片段，利用多智能体合谋操纵信念的新威胁，提出了生成蒙太奇框架，展示了在14种LLM家族中74.4%的攻击成功率，并揭示了更强的推理能力反而增加了易受攻击的风险。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main Conference (Oral Presentation)

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 5979-5996, San Diego, California, United States, July 2026

The Changing Role of Symbolic Methods in Artificial Intelligence

符号方法在人工智能中不断演变的角色

Jun Sun

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 本文提出压缩原理与建模-推理权衡，指出显式符号推理是简化现实模型的计算产物，未来符号方法将成为高能力AI与人类间的交互接口。

ASSEMCAD: Production-Ready CAD Assembly Generation from Natural Language

ASSEMCAD：从自然语言生成可用于生产的CAD装配体

Yurui Dong, Shu Zou, Siqi Li, Nianchen Deng, Hongbin Zhou, Xuemeng Yang, Pinlong Cai, Licheng Wen, Xinyu Cai, Botian Shi

机构 * Computer-aided design (CAD) briere2012comparing models（计算机辅助设计（CAD）模型） 纠错

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

AI总结 研究如何从自然语言生成可用于生产的CAD装配体，提出公理基础框架AssemCAD，通过构建公理装配规范、引入特定CAD装配库等方法，提升装配体生成质量，扩展文本到CAD设计。

Comments 26 pages, 5 figures

NeSy-CSA: A Neuro-Symbolic Framework for Open-Ended Critical Scenario Attribution

NeSy-CSA：一种用于开放式关键场景归因的神经符号框架

Qitong Chu, Xunjie He, Chen Deng, Huaxin Pei, Yufeng Yue

机构 * School of Automation, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自动化学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

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

AI总结 研究如何理解场景测试中关键场景的成因，提出神经符号框架NeSy-CSA，通过选择相关因素缩小归因空间，经证据图使推理可追溯，结合符号与神经推理，提升关键场景归因有效性。

Responsibility Distribution Estimation in Ego-View Accident Videos with Multimodal Large Language Models

基于多模态大语言模型的第一视角事故视频中的责任分配估计

Ryosei Tamura, Andrew Shin

机构 * Keio University（庆应大学） 纠错

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

AI总结 研究第一视角事故视频中责任分配估计新任务，构建大语言模型辅助的责任标注管道并在多输入设置下微调模型，实验证明多模态大语言模型能有效执行该任务。

ProLaViT: Learning Progressive Latent Visual Thoughts in Structured Latent Space

ProLaViT：在结构化潜在空间中学习渐进式潜在视觉思维

Peiming Li, Yifan Wang, Xiaotian Zhang, Zhiyuan Hu, Shiyu Li, Zheng Wei, Yang Tang

机构 * Basic Algorithm Center, PCG, Tencent（腾讯PCG基础算法中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在复杂视觉推理任务中的不足，ProLaViT框架利用内生自蒸馏机制等，设计两种推理范式及损失函数，使其能在潜在空间进行结构化视觉推导，实验证明效果优于基线。

Comments Accepted by ECCV 2026

From Geometric Labels to Semantic Understanding of Indoor Building Components Using Multimodal Large Language Models

使用多模态大语言模型从几何标签到室内建筑组件的语义理解

Shuju Jing, Chao Yin

机构 * School of Qilu Transportation, Shandong University（山东大学齐鲁交通学院） ； Guangzhou Institute of Geography, Guangdong Academy of Sciences（广东省地理研究所） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对室内建筑组件，提出以点云为中心的多模态大语言模型Building-MLLM，通过特定机制解决语义集中问题，开发引擎编译数据集，实验表明其在多任务上表现优异，提升室内组件语言理解。

Comments 46 pages, 13 figures, accepted by Automation in Construction journal

ArchEval: Measuring AI Agents as Computer Architects

ArchEval：将人工智能代理作为计算机架构师进行评估

Chenyu Wang, Zishen Wan, Jeffrey Ma, Shvetank Prakash, Zhenting Qi, Haebin Do, Andy Cheng, Arya Tschand, Jiahe Shi, Yilun Du, Vijay Janapa Reddi

专题命中 逻辑推理 ：verifier(abstract)

AI总结 介绍用于评估大语言模型代理在计算机架构设计与优化方面的ArchEval基准和平台，含20个挑战及8个模拟器，通过不同设置运行，报告性能并记录轨迹，揭示当前代理的优缺点及后续所需能力。

Enhancing Program Repair with Specification Guidance and Intermediate Behavioral Signals

通过规范引导和中间行为信号增强程序修复

Minh Le-Anh, Cuong Chi Le, Tien N. Nguyen

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 SpecTune通过整合中间行为推理提升程序修复，利用执行检查点分解修复任务，生成局部后置条件以识别程序行为偏差，结合规范验证信号和判别信号提高修复精度和有效性。

AULLM++: Structured-Token-Conditioned Large Language Models for Micro-Expression Action Unit Detection

AULLM++：用于微表情动作单元检测的结构化令牌条件大语言模型

Zhishu Liu, Kaishen Yuan, Bo Zhao, Hui Ma, Zitong Yu

机构 * Great Bay University（广东东莞大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； The 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(abstract)

AI总结 针对微表情动作单元检测，以往方法有局限。本文提出AULLM++框架，利用大语言模型，将视觉特征注入文本提示，分证据构建、结构建模和基于推理预测三阶段，融合多粒度证据等，提升性能与泛化能力。