大模型推理能力

PertMind: Eliciting Emergent Biological Reasoning in LLM via Reinforcement Learning on Cellular Perturbation Data

PertMind：通过细胞扰动数据的强化学习在大语言模型中引出涌现生物推理能力

Zhenchao Tang, Xiaogang Xu, Tianxu Lv, Jiahui Guan, Jiale Zhou, Haohuai He, Zhi Song, Hanbo Huang, Jiehui Huang, Jiafei Wu, Zhe Liu

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

AI总结 本研究提出PertMind模型，结合可信轨迹监督初始化与多层面强化信号，以细胞扰动图谱为强化学习环境训练，实现生物推理能力的涌现，且可迁移至多类生物任务。

Comments Project page: this https URL (https://shapsider.github.io/PertMind/) Code: this https URL (https://github.com/shapsider/PertMind) Model: this https URL (https://huggingface.co/tzcfly/PertMind)

STAIR: Semantic-Temporal Automaton for Interpretable Reasoning in Temporal Question Answering

STAIR：用于时间问答中可解释推理的语义-时间自动机

Xinlong Dai, Jinchuan Zhang, Lei Gao, Xinzhe Hu, Yuefeng He, Hui Gao

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

AI总结 本文提出STAIR语义-时间自动机，将语义解读与时间推理分离，规则优先设计减少自由推理，在多个时间问答数据集上优于基线，提升了F1值且可解释性更强。

PL-Guard: Probabilistic Logic Reasoning for LLM Guardrails

PL-Guard：面向大语言模型安全护栏的概率逻辑推理

Satchit Chatterji, Shihan Wang, Giovanni Sileno, Erman Acar

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Utrecht University（乌得勒支大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出神经符号安全护栏架构PL-Guard，通过分离神经落地与概率符号推理，在XSTest基准上大幅降低大语言模型的不安全依从率，虽过度拒绝率略高，但提升了推理可审计性。

Comments Preliminary version of this paper was presented at the IJCAI 2026 Workshop on Logical and Symbolic Reasoning of Large Language Models

Probabilistic Circuits as Reasoning Machines in Artificial Intelligence (Part I)

概率电路作为人工智能中的推理机器（第一部分）

Robert Peharz

机构 * Graz University of Technology（格拉茨工业大学） 纠错

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

AI总结 该论文第一部分研究概率电路（PCs）这一可处理框架，阐述其解决概率推理 NP 难问题的结构约束，涵盖其基础理论、学习方法、与深度学习集成等贡献，为人工智能不确定性推理提供支撑。

Comments Habilitation Thesis

PDDLCoder: Agentic PDDL Generation for LLM-Assisted Symbolic Planning

PDDLCoder：用于LLM辅助符号规划的智能体式PDDL生成工具

Veit Laule, Jiangtao Shuai, Manfred Hauswirth, Sonja Schimmler

机构 * Technical University of Berlin（柏林工业大学） ； Fraunhofer FOKUS（弗劳恩霍夫FOKUS研究院） 纠错

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

AI总结 本研究提出智能体式PDDL生成框架PDDLCoder，引入含711个问题的NL-pddlgym基准，其在测试集上可生成89.6%可执行规划，优于现有方法。

Position: Certified Correctness in Neural Constraint Reasoning Requires Symbolic Integration

立场：神经约束推理的认证正确性需要符号集成

Shufeng Kong, Xiaochuan Zhang, Caihua Liu

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

AI总结 本文针对神经约束推理在分布偏移下易出现约束违反的问题，提出需优先将神经方法与符号方法双向集成，通过多智能体认证推理框架实现计算效率与可证正确性。

Comments Accept by ICML 2026

SKILL: Self-correcting Knowledge-guided Iterative Large Language Model Agent for Logic Optimization

SKILL：用于逻辑优化的自校正知识引导迭代大语言模型智能体

Rui Yang

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 针对逻辑综合优化的挑战，提出SKILL智能体，结合多LLM推理与RL交互，经基准测试实现12.4%的PDA提升及86.3%的50万门级逻辑系统成功率。

From Errors to Proofs: Minimal-Core-Guided Repair for Neuro-Symbolic Constraint Solving

从错误到证明：最小核心引导的神经符号约束求解修复

Dipankar Sarkar

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

AI总结 该研究提出最小核心引导的修复方法，将语言模型生成的不可满足程序的错误消息替换为最小不可满足核心，在77个问题的基准上使弱模型编造不可行问题解的比例从79%降至7%，核心价值是提供证书并拒绝编造解。

Comments 7 pages, 2 figures. Accepted at the IJCAI-ECAI 2026 Workshop on Logic and Symbolic Reasoning (LogiSymb), poster

AgentMV: A State-Guided Multi-Agent Framework for Budget-Aware Music Video Generation

AllocMV：通过结构化持久状态实现音乐视频生成的最优资源分配

Huimin Wang, Chang Xia, Leilei Ouyang, Yongqi Kang, Yu Fu, Yuqi Ouyang

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 AllocMV提出了一种分层框架，将音乐视频合成建模为多重选择背包问题，通过动态规划优化资源分配，确保跨镜头一致性并降低生成成本。

Comments ECCV 2026 AI4VA

LLM-Based Hierarchical Coordinated Control with Continuation-Aware Policy Learning

基于大语言模型的分层协调控制与感知延续性的策略学习

Changhong He, Jinda Gao, Xinkuan Liu, Le Zhang, Xizi Luo, Yu Mei

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

AI总结 针对复杂工程系统多单元协调难题，提出基于LLM的分层框架，结合感知延续性的GRPO，在多匝道交通控制和VPP能源管理中，性能优于多种对比方法。

Comments 30 pages, 5 figures

Euclid-Omni: A Unified Neuro-Symbolic Framework for Plane Geometry

Euclid-Omni：面向平面几何的统一神经符号框架

Zhaoyu Li, Hangrui Bi, Youyuan Zhang, Wenjie Ma, Zenan Li, Zhaolei Zhang, Xujie Si, Kaiyu Yang

机构 * Apodex ； University of Toronto（多伦多大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Meta FAIR 纠错

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

AI总结 本文提出Euclid-Omni统一神经符号框架，结合形式几何系统与LLMs、VLMs，核心为符号几何求解器Euclidea，生成合成数据训练模型，在竞赛级几何问题上性能优异且成本更低。

The Fragility of Strategic Thinking in Large Language Models

大型语言模型战略思维的脆弱性

Enric Junque de Fortuny, Veronica Roberta Cappelli

机构 * IESE（IESE商学院） 纠错

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

AI总结 该研究开发框架拆解博弈中信念形成等环节，发现前沿LLMs的战略思维存在但具脆弱性，随复杂性提升会出现逻辑转变与启发式规则，警示其作为战略主体应用需谨慎。

KC-BFPRL: Knowledge-Guided Multi-UAV Collaboration for Grassland Restoration via Bilevel Formerpointer-Based Reinforcement Learning

KC-BFPRL：基于知识引导的多无人机草原修复协作方法——通过 bilevel Formerpointer 强化学习实现

Dongbin Jiao, Xianyi Wang, Yuchen Yuan, Weibo Yang, Peng Yang, Peng Zhao, Zhanhuan Shang, Shi Yan

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 KC-BFPRL 是一种知识引导的 bilevel Formerpointer 强化学习框架，可解决多无人机草原修复的 RAMP 问题，性能优于现有方法，适用于大规模自动化生态修复。