大模型推理能力

SymboUQ: Symbolic Uncertainty Quantification for Spatial Reasoning in LLMs

SymboUQ：面向大语言模型空间推理的符号化不确定性量化框架

Dahai Yu, Lin Jiang, Rongchao Xu, Guang Wang

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

AI总结 SymboUQ是面向LLMs空间推理的符号化不确定性量化框架，通过区分可符号性与语义确定性，整合三类分数估计最终答案可靠性，在五个空间推理基准的四个冻结LLM骨干上，使AUROC相对提升约8%、Brier损失相对降低7%。

Are Latent Reasoning Models Easily Interpretable?

潜在推理模型是否易于解释？

Connor Dilgren, Sarah Wiegreffe

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

AI总结 本文研究了潜在推理模型的可解释性，发现其推理令牌往往不必要，且可通过解码自然语言推理轨迹验证预测正确性，表明当前LRMs主要编码可解释过程。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

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

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

Med-R$^3$: Enhancing Medical Retrieval-Augmented Reasoning of LLMs via Progressive Reinforcement Learning

Med-R$^3$：通过渐进强化学习增强LLMs的医学检索增强推理

Keer Lu, Zheng Liang, Youquan Li, Jiejun Tan, Da Pan, Shusen Zhang, Guosheng Dong, Bin Cui, Yunhuai Liu, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Baichuan Inc.（北川科技公司） 纠错

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

AI总结 Med-R$^3$ 通过渐进强化学习提升医疗场景下LLMs的检索增强推理能力，实现检索与推理的协同优化。

AutoVSR: Automatic Visual-to-Symbolic Reasoning for Symbolic Expression Generation from Circuit Schematic

AutoVSR：用于从电路原理图生成符号表达式的自动视觉到符号推理

Zhe Xiao, Longfei Li, Xu He, Haoying Wu, Zixing Zhang, Mingyu Liu

机构 * Hunan University, Changsha, China（湖南大学） ； Wuhan University of Technology, Wuhan, China（武汉理工大学） ； Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决从电路原理图生成符号表达式的难题，提出AutoVSR框架，利用视觉语言模型，通过重建电路图为可执行中间表示并借助符号求解器推理，引入两项创新提升准确率，在任务中表现优于其他方法，还降低了推理成本和提高了计算效率。

Disentangling Perception and Reasoning in Multimodal LLMs via Reward Design

通过奖励设计解耦多模态大语言模型中的感知与推理

Omar Sharif, Eftekhar Hossain, Nikhil Singh, Patrick Ng

机构 * Department of Computer Science, Dartmouth College（达特茅斯大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Central Florida（中央佛罗里达大学计算机科学系） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究多模态大模型中感知与推理的瓶颈，发现感知是主要约束，并通过奖励设计提升视觉基础推理，平均提升5.56分。

Comments 24 pages, 15 Figures, 10 Tables

Enabling Agents to Communicate Entirely in Latent Space

使智能体能够在潜在空间中完全交流

Zhuoyun Du, Runze Wang, Huiyu Bai, Zouying Cao, Xiaoyong Zhu, Yu Cheng, Bo Zheng, Wei Chen, Haochao Ying

机构 * State Key Lab of CAD&CG（CAD与CG国家重点实验室） ； Future Living Lab of Alibaba（阿里巴巴未来生活实验室） ； Zhejiang Key Laboratory of Medical Imaging Artificial Intelligence（浙江医学影像人工智能重点实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Interlat方法，通过利用LLM的连续隐藏状态实现智能体间的潜在空间通信，实验表明其在跨异构模型中表现优异，提升了推理速度并保持性能。

Comments Accepted to ACL 2026

Beyond the Single Camera: Agentic Multi-View Reasoning in Sports Video Understanding

超越单摄像头：体育视频理解中的智能多视角推理

Kerui Chen, Jinglu Wang, Xiaoyi Zhang, Yan Lu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 针对体育视频多视角理解缺乏评估基准及MLLMs难以利用多视角信息的问题，引入SportMV - Bench基准，分析瓶颈所在，并提出SportMV - Agent框架，通过迭代循环实现主动视角选择等，相比最强MLLM基线有显著提升。

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

VidNum: Diagnosing VLM Failure Modes in Video-Grounded Numerical Reasoning

VidNum-1.4K：一个全面的视频基于数值推理基准

Shaoyang Cui, Lingbei Meng, Yaodi Luo, Peize He

机构 * Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理与认知科学系） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文提出VidNum-1.4K基准，通过1379个严格人工标注的视频问题对，评估视频基于的数值推理能力，揭示当前VLMs在多步骤逻辑推理上的不足。

Comments 7 pages, 5 figures

RL-Index: Reinforcement Learning for Retrieval Index Reasoning

RL-Index：用于检索索引推理的强化学习

Yongjia Lei, Nedim Lipka, Zhisheng Qi, Utkarsh Sahu, Yuchen Zhuang, Wenqi Shi, Koustava Goswami, Franck Dernoncourt, Ryan A. Rossi, Yu Wang

机构 * University of Oregon（俄勒冈大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 提出RL-Index框架，将检索索引推理转化为强化学习问题，通过LLM生成理由增强文档，使用GRPO优化，提升检索和问答性能并降低在线延迟。

Symbol Grounding in Neuro-Symbolic AI: A Gentle Introduction to Reasoning Shortcuts

神经符号AI中的符号接地：推理快捷方式的入门介绍

Emanuele Marconato, Samuele Bortolotti, Emile van Krieken, Paolo Morettin, Elena Umili, Antonio Vergari, Efthymia Tsamoura, Andrea Passerini, Stefano Teso

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； Sapienza University of Rome（罗马大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Huawei Labs（华为实验室） 纠错

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

AI总结 本文探讨神经符号AI中推理快捷方式的问题，分析其成因与影响，并提供解决方法与策略，以提升模型的可靠性和可信度。

Comments Published on JAIR (Integration of Logical Constraints in Deep Learning special track)

NeuroSymActive: Differentiable Neural-Symbolic Reasoning with Active Exploration for Knowledge Graph Question Answering

NeuroSymActive：基于主动探索的可微神经符号推理用于知识图谱问答

Rong Fu, Yang Li, Zeyu Zhang, Jiekai Wu, Yaohua Liu, Shuaishuai Cao, Yangchen Zeng, Yuhang Zhang, Xiaojing Du, Simon Fong

机构 * University of Macau（澳门大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Juntendo University（静冈大学） ； Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学与技术研究院） ； Central South University（中南大学） ； Southeast University（东南大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） 纠错

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

AI总结 NeuroSymActive结合可微神经符号推理层和主动探索控制器，通过软统一流程模块和神经路径评估器提升知识图谱问答的准确性和效率。

Comments 26 pages, 7 figures

Learning Mechanistic Reasoning for Chemical Reactions with Large Language Models

利用大语言模型学习化学反应的机理推理

Xingyu Dang, Haocheng Tang, Junmei Wang, Yanjun Li

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 研究利用大语言模型学习化学反应机理推理，构建大规模推理数据集及福山基准，通过机理感知训练微调Qwen3 - 30B - A3B，在福山基准集A上精确路径匹配超FlowER模型，增强了语言模型的化学推理能力。

REAL: REtrieval-reAsoning and Logic-constructed Attention Behaviors for Long-Context KV Cache Compression

REAL：用于长上下文KV缓存压缩的检索推理和逻辑构建注意力行为

Mengjie Li, Yuan Feng, Xike Xie, William J. Song

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

AI总结 针对大语言模型KV缓存问题，受混淆矩阵启发提出REAL方法，通过注意力行为矩阵全面分析注意力头行为，最大化信噪比，经评估在多模型和基准测试中性能显著，为长上下文建模方法转变提供新思路。

Comments Accepted at ACL 2026 Main Conference

Recursive Models for Long-Horizon Reasoning

长程推理的递归模型

Chenxiao Yang, Nathan Srebro, Zhiyuan Li

机构 * Toyota Technological Institute at Chicago（丰田技术研究所） 纠错

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

AI总结 提出递归模型，通过递归调用自身在隔离上下文中解决子任务，突破上下文长度限制，理论证明可指数级降低活跃上下文需求，实验验证在SAT求解和围棋任务中提升长程准确性。

Comments in ICML 2026

Reasoning Up the Instruction Ladder for Controllable Language Models

在指令阶梯上推理以实现可控语言模型

Zishuo Zheng, Vidhisha Balachandran, Chan Young Park, Faeze Brahman, Sachin Kumar

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University（俄亥俄州立大学计算机科学与工程系） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 通过将指令层级解析重构为推理任务，并构建VerIH数据集进行轻量级强化学习，使模型能优先处理高层级指令，在冲突场景下提升约20%的指令遵循准确率，并增强对越狱和提示注入的鲁棒性。

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 39332-39354

Hilbert-Geo: Solving Solid Geometric Problems by Neural-Symbolic Reasoning

Hilbert-Geo：通过神经符号推理解决立体几何问题

Ruoran Xu, Haoyu Cheng, Bin Dong, Qiufeng Wang

机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； Ricoh Software Research Center Beijing Co.,Ltd（Ricoh 软件研究中心北京有限公司） 纠错

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

AI总结 提出Hilbert-Geo框架和Parse2Reason方法，利用条件描述语言和定理库实现立体几何问题的严格推理，在SolidFGeo2k和MathVerse-Solid上达到SOTA性能。

Comments Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026

ActMem: Bridging the Gap Between Memory Retrieval and Reasoning in LLM Agents

ActMem：弥合LLM代理中记忆检索与推理之间的差距

Xiaohui Zhang, Zequn Sun, Chengyuan Yang, Yaqin Jin, Yazhong Zhang, Wei Hu

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Alibaba Group, Hangzhou, China（阿里巴巴集团，杭州，中国） ； National Institute of Healthcare Data Science, Nanjing University, China（南京大学健康数据科学国家研究院） 纠错

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

AI总结 提出ActMem框架，通过将非结构化对话历史转化为结构化因果语义图，结合反事实推理和常识补全，实现主动因果推理，显著提升LLM代理在复杂记忆依赖任务中的表现。

Retro-Expert: Collaborative Reasoning for Interpretable Retrosynthesis

Retro-Expert: 面向可解释逆合成的协同推理

Xinyi Li, Sai Wang, Yutian Lin, Yu Wu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出Retro-Expert框架，通过强化学习结合大语言模型与专用模型，实现可解释的逆合成预测，并生成基于化学逻辑的自然语言解释。

Attention Illuminates LLM Reasoning: The Preplan-and-Anchor Rhythm Enables Fine-Grained Policy Optimization

注意力揭示大语言模型推理：预规划与锚定节奏实现细粒度策略优化

Yang Li, Zhichen Dong, Yuhan Sun, Weixun Wang, Shaopan Xiong, Yijia Luo, Jiashun Liu, Han Lu, Jiamang Wang, Wenbo Su, Bo Zheng, Junchi Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文通过注意力机制揭示大语言模型推理中的预规划与锚定节奏，并据此提出三种细粒度强化学习策略，在多种推理任务上取得一致性能提升。

Comments 31 pages, 9 figures, 20 tables. Accepted at ICML 2026

JigShape: Evaluating Visual-Geometric Reasoning in VLMs through Jigsaw Puzzles

JigShape：通过拼图任务评估视觉语言模型的视觉几何推理能力

Shawn Li, Wei Yang, Jike Zhong, Jiate Li, Jiawei Yang, You Qin, Ryan Rossi, Franck Dernoncourt, Roger Zimmermann, Yue Wang, Zhengzhong Tu, Vicente Ordonez, Mohit Bansal, Yue Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Adobe Research（奥多比研究院） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Rice University（莱斯大学） ； The University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出JigShape拼图基准，发现零样本VLM大多缺乏几何推理能力，所有模型在大尺寸拼图上均出现性能崩塌，将可扩展几何推理确立为VLM的开放性挑战。

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。

Beyond Factual Accuracy: Evaluating Global Reasoning Integrity in RAG Systems with LogicScore

超越事实准确性：使用逻辑得分评估RAG系统中的全球推理完整性

Zhichao Yan, Yunxiao Zhao, Jiapu Wang, Jiaoyan Chen, Xiaoli Li, Ru Li, Jeff Z. Pan

机构 * Shanxi University（山西大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LogicScore，通过全局推理审查弥补RAG系统在长文本生成中逻辑完整性不足的问题，揭示模型在事实准确性高但全局推理质量差的缺陷。

Integrating Reasoning Systems for Trustworthy AI, Proceedings of the 4th Workshop on Logic and Practice of Programming (LPOP)

用于可信人工智能的推理系统集成，第4届编程逻辑与实践研讨会（LPOP）会议录

Anil Nerode, Yanhong A. Liu

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

AI总结 第4届编程逻辑与实践研讨会聚焦于可信人工智能的推理系统集成，将与第40届国际逻辑编程会议联合于2024年10月13日在美国达拉斯以混合形式举行，重点是集成不同编程模型与规则和约束。

Human-Inspired Neuro-Symbolic World Modeling and Logic Reasoning for Interpretable Safe UAV Landing Site Assessment

受人类启发的神经符号世界建模与逻辑推理用于可解释的安全无人机着陆点评估

Weixian Qian, Tianyi Yang, Sebastian Schroder, Yao Deng, Jiaohong Yao, Xiao Cheng, Richard Han, Xi Zheng

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

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

AI总结 NeuroSymLand通过结合神经符号方法，实现了可解释的安全无人机着陆点评估，优于现有基线方法。

Comments The paper has a major update, which is uploaded to https://arxiv.org/abs/2607.02277

Disentangling Reasoning Logic to Resolve Explicit Knowledge Conflicts

解耦推理逻辑以解决显式知识冲突

Xianda Zheng, Zijian Huang, Meng-Fen Chiang, Jiamou Liu, Yuan Fang, Michael Witbrock, Kaiqi Zhao

机构 * School of Computer Science, University of Auckland（奥克兰大学计算机科学学院） ； Department of Electronics and Electrical Engineering, National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学电子与电机工程学系） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算与信息系统学院） ； Shenzhen Key Laboratory of Internet Information Collaboration, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）深圳市互联网信息协同重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出KCR框架，通过将冲突上下文解耦为推理轨迹并利用强化学习优化逻辑一致性，有效解决LLM中的显式知识冲突，7B模型性能超越GPT-4o等。

Pushing the Boundaries of Natural Reasoning: Interleaved Bonus from Formal-Logic Verification

突破自然推理的边界：来自形式逻辑验证的交错奖励

Chuxue Cao, Jinluan Yang, Haoran Li, Kunhao Pan, Zijian Zhao, Zhengyu Chen, Yuchen Tian, Lijun Wu, Conghui He, Sirui Han, Yike Guo

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

AI总结 提出形式逻辑验证引导框架，通过交错验证与生成过程实时纠正推理错误，结合两阶段训练，在数学、逻辑和通用推理基准上显著提升大模型性能。

Comments Accepted by ICML 26

Goal-Oriented Reasoning for RAG-based Memory in Conversational Agentic LLM Systems

面向目标的推理用于基于RAG的记忆在对话型代理LLM系统中

Jiazhou Liang, Armin Toroghi, Yifan Simon Liu, Faeze Moradi Kalarde, Liam Gallagher, Scott Sanner

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出Goal-Mem框架，通过目标导向的推理提升RAG记忆在复杂任务中的表现，尤其在多跳推理和隐含推理中效果显著。