大模型推理能力

Agentic Planning for Symbolic Execution

符号执行的智能体规划

Daniel Koh Ji Yang, Yannic Noller, Corina S. Pasareanu, Youcheng Sun

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

AI总结 该研究提出智能体规划系统Agolic，利用早期符号执行运行的证据配置后续有界符号执行，在C/C++程序上平均覆盖3倍以上分支，覆盖更多分支及对比语料库未覆盖的分支，扩展了符号执行的实际覆盖范围。

Learning Visual Spatial Planning from Symbolic State via Modality-Gap-Aware Self-Distillation

通过模态差距感知自蒸馏从符号状态学习视觉空间规划

Haocheng Luo, Jiahui Liu, Ruicheng Zhang, Zhizhou Zhong, Jiaqi Huang, Zunnan Xu, Quan Shi, Jun Zhou, Shuiyang Mao, Wei Liu, Xiu Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出MGSD两阶段框架，通过冷启动接地和特权教师蒸馏弥合视觉与符号规划之间的模态差距，在视觉规划基准上显著提升性能。

Comments 18 pages, preprint

A Parameter-Specific Retrieval and Knowledge-Guided Reasoning Framework for LLM-Based GPSR Optimization in FANETs

面向FANET中基于LLM的GPSR优化的参数特定检索与知识引导推理框架

Zhipeng Lin, Bin Duo, Tong Liu, Jie Lin, Jianting Yuan, Xiaojun Yuan

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对FANET中现有GPSR协议难以适配动态环境的问题，提出基于LLM的PMKR-GPSR框架，通过参数特定多索引检索和知识引导约束图实现协议一致的路由参数适配，在高移动性场景下提升了数据包投递率并降低了端到端时延。

Why Knowing Both Hops Is Not Enough: Understanding Two-Hop Generalization in Language Models

仅知道两跳信息是不够：理解语言模型中的两跳泛化

Zili Zhang, Yilin Wang, Heng Wang, Herun Wan, Minnan Luo

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； 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(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究针对语言模型两跳查询失败问题，在受控环境训练Transformer，揭示其泛化规律与跨层不匹配机制，提出循环式训练策略以提升分布外两跳泛化能力。

Comments 24 pages, 20 figures