大模型推理能力

Exploring the Reversal Curse and Other Deductive Logical Reasoning in BERT and GPT-Based Large Language Models

探索BERT和GPT类大语言模型中的反向诅咒及其他演绎逻辑推理

Da Wu, Jingye Yang, Kai Wang

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

AI总结 本研究发现BERT对反向诅咒免疫，而GPT在处理多集合逻辑推理时存在困难，揭示了两种模型在简单与复杂逻辑推理中的差异。

Comments Final revision. To appear in Patterns

Declarative by Design, Assistable Only by Convention: Benchmarking Multi-Agent Frameworks for AI-Assistability

DDL2PropBank Agent：通过一种新的关系模式映射任务评估多智能体框架的开发者体验

Shafiuddin Rehan Ahmed, Sourabh Deshpande

机构 * Center for Advanced AI, Accenture（Accenture高级人工智能中心） 纠错

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

AI总结 DDL2PropBank Agent通过新的关系模式映射任务评估多智能体框架的开发者体验，揭示了不同框架在代码复杂性和AI辅助性上的差异，Agno表现出最佳性能。

Comments ACM Submission

SymbOmni: Evolving Agentic Omni Models via Symbolic Concept Learning

SymbOmni：通过符号概念学习进化智能全能模型

Jinxiu Liu, Jianru Li, Tanqing Kuang, Xuanming Liu, Kangfu Mei, Yandong Wen, Weiyang Liu

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 针对视觉生成模型无法累积学习与自主进化的问题，提出SymbOmni智能全能模型，通过符号概念学习和归纳-转导循环运行，经言语反向传播训练。实验验证其在多方面性能优越，能有效降低令牌消耗并实现持续学习。

Comments ECCV 2026 (49 pages, 10 figures, project page: https://spherelab.ai/symbomni)

When and Why Does Multi-Agent Debate Fail and Does It Really Underperform?

多智能体辩论何时以及为何失败，它真的表现不佳吗？

Yongqiang Chen, Gang Niu, James Cheng, Bo Han, Masashi Sugiyama

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（日本理化学研究院高级智能项目中心） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 研究多智能体辩论（MAD）失败原因及表现，分析竞争型和寻求共识型MAD范式问题，提出协作协议ColMAD，经实验验证其在错误检测等任务上比之前协议高出10个百分点，且优于单智能体方法，凸显协议设计对MAD潜力实现的关键作用。

Comments Preprint, ongoing work