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AI 大模型

大模型推理能力

大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。

2026-07-22 至 2026-07-22 共收录 5 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 代码与定理证明 5 篇

2607.18443 2026-07-22 cs.CL 新提交 79%

Computational models of pragmatic reasoning with flexible generation of meaning and expression alternatives

具有灵活生成意义和表达替代方案的语用推理计算模型

Polina Tsvilodub, Fausto Carcassi, Michael Franke

机构 * University of Tübingen(图宾根大学) University of Amsterdam(阿姆斯特丹大学)

专题命中 代码与定理证明 :reasoning(title,abstract);分类 cs.CL

AI总结 研究提出SAGE框架,结合认知模型与语言模型,将语用过程分解为提议者、评估者和选择器模块。通过三个案例研究评估,该模型取得高精度且常超基线,不过组件分析有不对称性,还探讨了神经符号模型在语用语言使用中的前景与局限。

Comments 27 pages main text, 9 figures; 25 pages supplementary materials

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2604.03245 2026-07-22 cs.AR cs.AI cs.SE 版本更新 79%

FVRuleLearner: Operator-Level Reasoning Tree (Op-Tree)-Based Rules Learning for Formal Verification

FVRuleLearner:基于操作级推理树(OP-Tree)的规则学习用于形式验证

Lily Jiaxin Wan, Chia-Tung Ho, Yunsheng Bai, Cunxi Yu, Ghaith Bany Hamad, Deming Chen, Haoxing Ren

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) NVIDIA(英伟达) University of Maryland, College Park(马里兰大学帕克分校)

专题命中 代码与定理证明 :reasoning(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出FVRuleLearner,通过操作级推理树模型,提升形式验证中SVA操作符选择的准确性和效率,显著提高语法和功能正确性。

Comments Accepted to IEEE VTS'26

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2607.18575 2026-07-22 cs.CR 新提交 67%

RECEIPT: Deterministic, Reward-Hacking-Resistant Verification for White-Box Agentic XSS Discovery

RECEIPT:用于白盒代理式XSS发现的确定性、抗奖励攻击验证

Muxi Lyu, Karen Shieh, Yiwei Hou, Hao Wang, Koushik Sen, David Wagner

专题命中 代码与定理证明 :reasoning(abstract);verifier(abstract)

AI总结 研究针对白盒代理式XSS发现中编码代理声明不可信的问题,提出RECEIPT验证框架,通过环境隔离等手段使发现可信,经实验评估,在预算内发现多个未知漏洞,相比其他方式能确认更多真实利用且无假阳性。

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2607.18727 2026-07-22 cs.PL cs.AR 新提交 50%

Formal Verification of an Out-of-Order Multiprocessor against an In-Order Weak-Memory ISA

针对顺序弱内存ISA的乱序多处理器形式验证

Janggun Lee, Jeehoon Kang

专题命中 代码与定理证明 :reasoning(abstract)

AI总结 研究针对顺序弱内存ISA的乱序多处理器验证问题,核心方法是设计核心规范并分两步证明,主要贡献是首次实现此类形式验证,借助核心规范简化证明,且利用LLM代理自动编写证明。

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2607.18319 2026-07-22 physics.soc-ph 新提交 50%

Mapping the Narrow Corridor with Large Language Models

用大语言模型绘制狭窄走廊

Ebrahim M Songhori

专题命中 代码与定理证明 :chain-of-thought(abstract)

AI总结 研究探讨大语言模型能否将国家历史在二维空间路径的框架付诸实践,引入可重现流程,制作12国轨迹图集并比较四个模型,评估与专家指数的一致性及模型间一致性,还讨论了大语言模型注释器和人类专家偏差差异。

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