大模型推理能力

Combining Large Language Models and Symbolic Reasoning for Multi-Robot Temporal Planning through Explainable Knowledge Bases

结合大语言模型与符号推理，通过可解释知识库实现多机器人时序规划

Enrico Saccon, Matteo Saveriano, Edoardo Lamon, Luigi Palopoli, Marco Roveri

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

AI总结 本研究提出PLANTOR框架，结合LLM与符号推理，通过可解释知识库实现多机器人时序规划，在基准场景及多臂装配场景验证，可减少手动建模但需人工修正，主张混合工作流。

NeurOWL: An LLM-Based Neural-symbolic Framework for Incomplete OWL Ontology Reasoning

NeurOWL：基于大语言模型的神经符号框架用于不完整OWL本体推理

Hui Yang, Jiaoyan Chen, Yiping Song, Renate Schmidt, Wen Zhang

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 研究不完整OWL本体的包含关系推理问题，提出NeurOWL框架，通过大语言模型和本体嵌入联合执行验证和溯因，利用形式与文本语义，在多领域真实本体上评估，展现强大稳健性能。

MolSight: A Graph-Aware Vision-Language Model for Unified Chemical Image Understanding

MolSight: 一种用于统一化学图像理解的图感知视觉语言模型

Wenda Wang, Yihan Tong, Yuwei Hu, Xuchen Pan, Zhewei Wei, Yaliang Li, Bolin Ding

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 提出MolSight框架，通过分子拓扑模块和分子接地模块增强视觉语言模型对分子图像的结构理解，在多项化学视觉理解任务中显著优于现有模型。

Compiled AI: Deterministic Code Generation for LLM-Based Workflow Automation

编译AI：基于LLM的工作流自动化确定性代码生成

Geert Trooskens, Aaron Karlsberg, Anmol Sharma, Lamara De Brouwer, Max Van Puyvelde, Matthew Young, John Thickstun, Gil Alterovitz, Walter A. De Brouwer

机构 * XY.AI Labs, Palo Alto, CA（XY.AI实验室，帕洛阿尔托） ； Stanford University School of Medicine, Stanford, CA（斯坦福大学医学院，斯坦福） ； Cornell University, Department of Computer Science, Ithaca, NY（康奈尔大学计算机科学系，伊萨卡） ； Brigham and Women’s Hospital / Harvard Medical School, Boston, MA（布莱根妇女医院/哈佛医学院，波士顿） 纠错

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

AI总结 本文研究编译AI，一种大语言模型在编译阶段生成可执行代码，随后工作流确定性执行的范式。重点探讨其在高风险企业工作流中的应用，尤其在医疗领域，强调可靠性与可审计性。

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