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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。

2026-07-27 至 2026-07-27 共收录 6 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 逻辑推理 6 篇

2607.21933 2026-07-27 cs.AI 新提交 88%

Semiotic logical hexagon theory for LLM logical reasoning

用于大语言模型逻辑推理的符号逻辑六边形理论

Yunyao Zhang, Xinglang Zhang, Zeliang Chen, Junqing Yu, Zikai Song

机构 * Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学)

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

AI总结 研究大语言模型逻辑推理中语义组织的影响,提出HexLogicAgent框架,先组织自然语言含义再结构化验证推理。发现不完整语义表示是推理失败主因,建模语义对立结构可延迟性能下降,实验证明该框架能提高推理可靠性。

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2410.19738 2026-07-27 cs.AI cs.LO cs.PL 版本更新 79%

Integrating Reasoning Systems for Trustworthy AI, Proceedings of the 4th Workshop on Logic and Practice of Programming (LPOP)

用于可信人工智能的推理系统集成,第4届编程逻辑与实践研讨会(LPOP)会议录

Anil Nerode, Yanhong A. Liu

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

AI总结 第4届编程逻辑与实践研讨会聚焦于可信人工智能的推理系统集成,将与第40届国际逻辑编程会议联合于2024年10月13日在美国达拉斯以混合形式举行,重点是集成不同编程模型与规则和约束。

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2607.21850 2026-07-27 cs.CV cs.AI 新提交 57%

SCALE: Self-Supervised Constraint-Aware Layout GEneration for Local P&R DRV Fixing at Advanced Nodes

SCALE:用于先进节点局部布局与布线设计规则违规修复的自监督约束感知布局生成

Chia-Tung Ho, Haoyu Yang, Guanglei Zhou, Yoshi Nishi, Yaguang Li, Walker Turner, Cunxi Yu, Yiran Chen, Brucek Khailany

机构 * NVIDIA(英伟达) Duke University(杜克大学)

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

AI总结 针对先进节点局部P&R DRV修复难题,提出SCALE框架,通过自监督布局生成、利用自然语言规则约束和高温采样等方法,生成DRC注释布局违规对微调DRC-VLM,有效提升了最先进代理的修复解决率。

Comments 8 pages, 5 Figures, 6 Tables

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2607.21461 2026-07-27 cs.AI 版本更新 57%

AREX: Towards a Recursively Self-Improving Agent for Deep Research

AREX:迈向深度研究的递归自我改进智能体

Shuqi Lu, Chaofan Li, Kun Luo, Zhang Zhang, Hui Wang, Hongwang Xiao, Lei Xiong, Jiahao Wang, Sen Wang, Xiyan Jiang, Wanli Li, Yuyang Hu, Hongjin Qian, Bingyu Yan, Jianlyu Chen, Ziyi Xia, Yingxia Shao, Kang Liu, Zhicheng Dou, Di He, Chaozhuo Li, Qiwei Ye, Zhongyuan Wang, Zheng Liu

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)(北京通用人工智能研究院)

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

AI总结 该研究针对深度研究中发现与验证答案的不对称性,提出递归自我改进智能体AREX。它通过内部研究与外部自我改进循环交替工作,学习自主上下文更新工具,经训练后在多个基准测试中显著优于同等规模基线,与参数更多模型竞争。

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2601.13731 2026-07-27 cs.SC cs.LG 版本更新 57%

Breaking the Data Barrier in Learning Symbolic Computation: A Case Study on Variable Ordering Suggestion for Cylindrical Algebraic Decomposition

突破学习符号计算的数据障碍:变量顺序建议的圆柱代数分解案例研究

Rui-Juan Jing, Yuegang Zhao, Changbo Chen

机构 * School of Mathematical Sciences, Jiangsu University(江苏大学数学科学学院) Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences(中国科学院重庆绿色智能技术研究所) Chongqing School, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学重庆学院)

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

AI总结 本研究通过预训练和微调Transformer模型,改进了圆柱代数分解中变量顺序建议的效率,提升了符号计算的性能。

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2501.08951 2026-07-27 cs.AI cs.CY 版本更新 57%

Analyzing the Ethical Logic of Eight Large Language Models

分析八个大语言模型的伦理逻辑

W. Russell Neuman, Chad Coleman, Manan Shah

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

AI总结 研究分析OpenAI等八个大语言模型的伦理逻辑,通过让模型回答伦理原则问题和道德困境,用多种理论分析其回答,发现模型伦理判断趋同但在做决定意愿等方面有差异,还能增进对人工智能工作及增强人类伦理行为的理解。

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