大模型推理能力

Can We Trust LLM's Logic? Quantifying Uncertainty, Coherence, and Robustness via a Graph-Based Framework

我们能信任大语言模型的逻辑吗？通过基于图的框架量化不确定性、连贯性和鲁棒性

Riccardo Revalor, Jalees Rehman, Debjit Pal

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Department of Biochemistry and Molecular Genetics（生物化学与分子遗传学系） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型推理问题，引入基于图的GRAPHEVAL框架，提出GRCS度量和GSC解码策略，量化不确定性等，发现GRCS与推理忠实度负相关，证明GSC所选路径对推理的重要性。

Comments 42 pages, 14 figures, 12 tables

Beware What You Autocomplete: Forensic Attribution of Backdoored Code Completions

小心你的自动补全内容：后门代码补全的取证溯源

Anjun Gao, Yueyang Quan, Zhuqing Liu, Minghong Fang

机构 * University of Louisville（路易斯维尔大学） ； University of North Texas（德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大型语言模型代码补全易受后门攻击的问题，提出CodeTracer取证框架，它仅靠微调语料库和错误补全事件，提取行为指纹，经推理将不安全逻辑归因于特定后门数据，评估显示其有高准确性、低误识率和强鲁棒性。

Comments To appear in COLM 2026

Playing ZendoWorld: Challenging AI Agents on Active Visual Concept Induction

玩禅道世界：在主动视觉概念归纳中挑战人工智能代理

Sophia Koehler, Antonia Wüst, Inga Ibs, Wasu Top Piriyakulkij, Wolfgang Stammer, Constantin Rothkopf, Kevin Ellis, Kristian Kersting

机构 * AIML Lab, TU Darmstadt（人工智能机器学习实验室，达姆施塔特工业大学） ； Hessian Center for AI (hessian.AI)（黑森州人工智能中心） ； Psychology of Information Processing, TU Darmstadt（信息处理心理学，达姆施塔特工业大学） ； Centre for Cognitive Science, TU Darmstadt（认知科学中心，达姆施塔特工业大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Max Planck Institute for Informatics, SIC（马克斯·普朗克信息学研究所，SIC组） ； German Center for AI (DFKI)（德国人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 研究构建智能系统时代理感知、假设形成及实验设计问题，提出禅道世界环境，评估多种代理方法，发现预测标签精度与恢复潜在规则无关，感知和归纳是不同瓶颈，基于视觉语言模型的代理实验无信息，还收集人类数据揭示差距及改进途径。

Log-Insight: Automating Microservice Incident Diagnosis via Neuro-Symbolic Log Analysis

Log-Insight：通过神经符号日志分析实现微服务事件诊断自动化

Carlos Garcia-Hernandez, Aymane Abdali, Guangyu Wu, Mingxue Wang, Fei Shen, Zhaoyu Pang, Yanbin Zhang

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对大规模微服务系统生产事件诊断难题，提出Log-Insight系统，通过自动化SRE手动分类工作流程，经符号阶段处理后为LLM提供证据合成假设报告，六阶段管道减少大量原始事件，评估显示该系统能高效准确诊断根本原因，还报告了相关故障模式等内容。