大模型推理能力

Enhancing Trustworthy Clinical Diagnosis Decision-Making in Large Language Models via Etiology-Aware Attention Supervision

通过病因感知注意力监督增强大型语言模型在临床诊断决策中的可信性

Peixian Li, Yu Tian, Ruiqi Tu, Chengkai Wu, Jingjing Ren, Jingsong Li

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

AI总结 该研究提出病因感知注意力监督框架，通过引入临床病因模式对大型语言模型进行参数高效微调，在两类诊断队列上提升了诊断准确率与注意力聚焦性，增强了模型临床诊断的可信性。

Comments 20 pages, 8 figures

From Brute Force to Semantic Insight: Performance-Guided Data Transformation Design with LLMs

从暴力到语义洞察：基于LLM的性能引导数据转换设计

Usha Shrestha, Dmitry Ignatov, Radu Timofte

机构 * Computer Vision Lab, CAIDAS & IFI, University of Würzburg（计算机视觉实验室、CAIDAS与IFI、乌尔姆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于LLM的性能引导数据转换设计方法，通过经验反馈实现闭环优化，减少穷举搜索需求，提升代码生成的准确性与任务对齐性。

The Yokai Learning Environment: Tracking Beliefs Over Space and Time

Yokai 学习环境：在空间和时间上跟踪信念

Constantin Ruhdorfer, Matteo Bortoletto, Johannes Forkel, Jakob Foerster, Andreas Bulling

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

AI总结 Yokai学习环境通过跟踪和更新信念来实现有效合作，挑战现有ZSC方法的泛化能力。

Comments RLC 2026

Same Formulas, Different Semantics: Do Language Models Follow Modal Logic Specifications?

相同公式，不同语义：语言模型是否遵循模态逻辑规范？

Réemi Andrieu, Damien Sileo

机构 * Univ. Lille（里尔大学） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Centrale Lille（里尔中央理工学院） ； UMR 9189 - CRIStAL（UMR 9189 - CRIStAL（法国国家科研中心联合研究机构）） 纠错

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

AI总结 该研究探究语言模型是否遵循模态逻辑规范，构建成对模态问题测试五款模型，发现遵循规定模态语义依赖推理模式与模型身份，发布相关产物。

Comments 9 pages. Code: https://github.com/sileod/modal-semantics-reasoning. Data and artifacts: https://huggingface.co/datasets/sileod/modal-semantics-reasoning

Mimir: A Neuro-Symbolic Memory System with Dynamic Grounding for Embodied Agents in Interactive Environments

Mimir：面向交互环境中具身智能体的、具备动态 grounding 的神经符号记忆系统

Haoming Xu, Zhenlin He, Hengyi Wang, Jiafeng Xu, Hao Dong

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出Mimir，一种分离世界与任务记忆并具备动态grounding的神经符号记忆系统，在EB-ALFRED、EB-Habitat等具身任务中显著提升了智能体的长程执行成功率。

Comments 9 pages, 4 figures

DAC-Pose: Dual-Agent Collaborative Framework for Pose-Guided Human Generation

DAC-Pose：用于姿态引导人体生成的双智能体协作框架

Haotian Yang, Zhile Yang, Huiyu Zhou, Xin Sun

机构 * Faculty of Data Science, City University of Macau（澳门城市大学数据科学学院） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； School of Computing and Mathematical Sciences, University of Leicester（莱斯特大学计算与数学科学学院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对姿态引导人体生成在剧烈视角变化下的视觉伪影问题，提出双智能体协作框架DAC-Pose，通过PSR与DAVE智能体的反馈循环实现高保真合成，在DeepFashion和Market-1501基准上验证了其优越性。

Comments Code is available at DAC-Pose" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/AIVRC/DAC-Pose

Neuro-Symbolic Proof-of-Vulnerability Generation with Open-Weight Models

基于开放权重模型的神经符号漏洞证明生成

Yu Nong, Haipeng Cai

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究人员提出POVGEN神经符号框架，利用开放权重模型实现低成本漏洞证明生成，在基准测试和真实CVE中表现优于模糊测试与符号执行，还发现了有缺陷补丁及未报告漏洞。

CROSS: Cascaded Distillation and Dual-Constraint Grounding for Remote Sensing Referring Segmentation

CROSS：用于遥感指称分割的级联蒸馏与双约束 grounding

Tingzhang Luo, Ruizhong Liu, Yichao Liu, Cheng Fan, Yu Liu, Jianyuan Guo

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对遥感指称分割中架构弱耦合与语义偏差问题，本文提出CROSS范式，通过LGCD与PSCL实现性能突破，成为RRSIS的稳健新方案。

Comments Accepted at the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026. 20 pages, 6 figures, and 5 tables. Tingzhang Luo and Ruizhong Liu contributed equally. Jianyuan Guo is the corresponding author. Project page: https://clarence-cv.github.io/CROSS/