大模型推理能力

Reasoning Consensus: Structural Ensembling of LLM Reasoning via Weighted DAG Aggregation

推理共识：通过加权有向无环图聚合实现大语言模型推理的结构集成

Amruta Parulekar, Jinu Lee, Dilek Hakkani-Tür, Hari Sundaram

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 该研究提出通过加权DAG聚合集成LLM推理结构的框架，在六个基准上优于多数投票基线，可提供可检查的共识推理图，还能分析不同推理视角。

AgentHOI: Multi-Agent Reasoning for Human-Object-Interaction Video Generation via Implicit Representation Alignment

AgentHOI：通过隐式表示对齐进行人类-物体交互视频生成的多智能体推理

Ziyao Huang, Shunkai Li, Juan Cao, Chenyu Li, Youliang Zhang, Zixiang Zhou, Cong Wang, Yuan Zhou, Qinglin Lu, Fan Tang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent HunYuan（腾讯混元） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 研究针对HOI视频生成中现有方法依赖显式运动控制的问题，提出AgentHOI，通过多智能体推理和隐式文本-运动对齐策略，实现文本驱动的HOI视频生成，提升了交互自然性等，改进了复杂场景下的表现。

Comments Under review. The code is available at https://github.com/bone-11/agenthoi

Can Agents Deceive? Evaluating Reasoning and Deception in ParliamentBench using a Social Deduction Game

智能体能够欺骗吗？使用社交推理游戏评估ParliamentBench中的推理与欺骗能力

Niklas Bauer, Lars Benedikt Kaesberg, Akiko Aizawa, Jan Philip Wahle, Bela Gipp, Terry Ruas

机构 * University of Göttingen（哥廷根大学） ； National Institute of Informatics（信息学研究所） ； University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 该研究基于《Secret Hitler》游戏构建ParliamentBench基准，评估16个LLM的欺骗与推理能力，发现前沿模型表现优异，多数LLM难以维持一致的欺骗人设。

Divergence Decoding: Training-Free Capability Fusion

分歧解码：无训练的能力融合

Yimi Wang, Hao Li, Shuo Yang, He Cao, Dechen Zhang, Ziang Wu, Zhiyuan Yan, Fanyang Mo, Li Yuan

机构 * Peking University（北京大学） ； International Digital Economy Academy (IDEA)（国际数字经济学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 针对通用大模型缺领域知识、专家模型逻辑弱的问题，提出无训练的Divergence Decoding框架，通过Jensen-Shannon散度自适应路由，在科学基准上融合两类模型能力，性能优于单模型基线。

A Fuzzy Rule-based Neuro-Symbolic Approach for Pipe Severity Prediction in Sewer Networks

用于污水管网管道严重程度预测的基于模糊规则的神经符号方法

Ngoc Thai Le, Thanh Ma, Umberto Straccia

机构 * Can Tho University（芹苴大学） ； Istituto di Scienza e Tecnologie dell’Informazione, CNR - ISTI（意大利国家研究委员会信息科学与技术研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种基于模糊规则的神经符号框架，将神经感知与符号推理解耦，结合Swin Transformer、Weka J48算法和模糊逻辑，在污水管网管道严重程度预测任务中，较仅图像分类提升了多项关键指标。

Networked Intelligence: Active Shared Context Graphs for Human-AI Team Science

网络智能：用于人类-人工智能团队科学的主动共享上下文图

Sutanay Choudhury, Jeffrey J. Czajka, Lummy M. O. Monteiro, Erin Bredeweg, Jason McDermott, Katherine Wolf, Alex Beliaev, Josh Elmore, Paul Piehowski, Kylee Tate, Yuqian Gao, Aivett Bilbao, Kelly Stratton, Scott Baker, Jaydeep P. Bardhan, Kristin Burnum Johnson, Chris Oehmen, Robert Rallo

机构 * Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室） 纠错

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

AI总结 研究旨在培养人类与AI系统间的网络智能。提出Mycelium主动共享工作区，能自动连接人员与智能体，捕获并路由重要信息。通过生物多组学活动测试，验证其可将局部发现转化为实验设计，还对网络智能进行了计算解释。