大模型推理能力

Towards Automated Ontology Generation from Unstructured Text: A Multi-Agent LLM Approach

从非结构化文本自动生成本体：一种多智能体LLM方法

Abid Talukder, Maruf Ahmed Mridul, Oshani Seneviratne

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种多智能体LLM方法，通过领域特定保险合同实验，验证了在本体生成中规划优先、任务驱动的架构能提升结构质量和查询性。

From Natural Language to Verified Code: Toward AI Assisted Problem-to-Code Generation with Dafny-Based Formal Verification

从自然语言到验证代码：迈向借助Dafny基于形式验证的AI辅助问题到代码生成

Md Erfan, Md Kamal Hossain Chowdhury, Ahmed Ryan, Md Rayhanur Rahman

机构 * Department of Computer Science, The University of Alabama（阿拉巴马大学计算机科学系） ； The University of Alabama（阿拉巴马大学） ； Alabama Water Institute, The University of Alabama（阿拉巴马水研究院，阿拉巴马大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出NL2VC-60数据集，通过分层提示策略评估不同LLM在形式验证中的表现，发现结构化提示和迭代反馈能显著提升验证成功率，证明开放权重LLM可用于高可靠软件开发。

Comments 16 pages

To Know is to Construct: Schema-Constrained Generation for Agent Memory

知即建构：基于模式约束的代理记忆生成

Lei Zheng, Weinan Song, Daili Li, Yanming Yang

机构 * UnionPay（中国银联） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出SCG-MEM架构，通过模式约束生成实现记忆检索，避免结构幻觉并提升多跳推理能力，实验显示其在LoCoMo基准上表现优异。

From Fuzzy to Formal: Scaling Hospital Quality Improvement with AI

从模糊到正式：利用AI扩展医院质量改进

Patrick Vossler, Jean Feng, Venkat Sivaraman, Robert Gallo, Hemal Kanzaria, Dana Freiser, Christopher Ross, Amy Ou, James Marks, Susan Ehrlich, Christopher Peabody, Lucas Zier

机构 * University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） ； Zuckerberg San Francisco General Hospital（扎克伯格旧金山总医院） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过AI框架优化医院质量改进过程，通过学习LLM提示和自然语言规范，提升质量因素发现的效率与可追溯性，实现人类与AI协同优化。

Comments 34 pages, 8 figures, 6 tables

Yanasse: Finding New Proofs from Deep Vision's Analogies, Part 1

Yanasse：从深度视觉类比中寻找新证明，第一部分

Alexandre Linhares

机构 * Getulio Vargas Foundation and ARGO LABS（格尔维拉斯基金会和ARGO实验室） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Yanasse通过将证明策略模式从结构上遥远的数学领域转移到另一个领域，发现新证明。该方法在概率与表示论之间应用，生成4个Lean验证的新证明，证明编译无错误。

Towards Adaptive, Learning-Based Security in Decentralized Applications

迈向去中心化应用中的自适应、基于学习的安全性

Stefan Kambiz Behfar, Jon Crowcroft

机构 * Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom（计算机科学与技术系，剑桥大学，剑桥，英国） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文探讨了Web3系统中传统安全机制的局限性，提出基于学习的安全原语，通过AI驱动的智能证书实现持续推理与适应，以应对动态演变的攻击策略。

Coalition Formation in LLM Agent Networks: Stability Analysis and Convergence Guarantees

在LLM代理网络中的联盟形成：稳定性分析与收敛保证

Dongxin Guo, Jikun Wu, Siu-Ming Yiu

机构 * Department of Compute Science, The University of Hong Kong（香港大学计算机科学系） ； Brain Investing Limited（Brain Investing有限公司） ； Stellaris AI Limited（Stellaris AI有限公司） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出首个基于享乐博弈理论的LLM联盟形成框架，分析了LLM代理的有限理性特性，并通过实验验证了CoalT协议在联盟稳定性上的优越性。

Comments 15 pages including supplementary material, 2 figures, 5 tables

ChatSVA: Bridging SVA Generation for Hardware Verification via Task-Specific LLMs

ChatSVA: 通过任务特定的LLM桥接SVA生成用于硬件验证

Lik Tung Fu, Jie Zhou, Shaokai Ren, Mengli Zhang, Jia Xiong, Hugo Jiang, Nan Guan, Xi Wang, Jun Yang

机构 * National ASIC Center, School of Integrated Circuits, Southeast University, China（国家集成电路中心，东南大学集成电路学院，中国） ； National Center of Technology Innovation for Electronic Design Automation, China（电子设计自动化技术创新国家中心，中国） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong, China（计算机科学系，香港城市大学，香港，中国） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ChatSVA利用多智能体框架生成SVA，实现98.66%的语法正确率和96.12%的功能通过率，功能覆盖率提升33.3个百分点，建立了一个在少样本、领域特定场景中解决长链推理问题的稳健框架。

Comments Accepted by DAC 2026

Transforming External Knowledge into Triplets for Enhanced Retrieval in RAG of LLMs

将外部知识转化为三元组以增强LLM中RAG的检索

Xudong Wang, Chaoning Zhang, Qigan Sun, Zhenzhen Huang, Chang Lu, Sheng Zheng, Zeyu Ma, Caiyan Qin, Yang Yang, Hengtao Shen

机构 * School of Computing, Kyung Hee University（韩国庆熙大学计算机学院） ； School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） ； School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； School of Robotics and Advanced Manufacture, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学机器人与先进制造学院） ； School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Tri-RAG通过结构化三元组构建提升检索效率，减少冗余信息，提高生成质量与资源利用率。

Comments 12 pages, 5 figures

DuET: Dual Execution for Test Output Prediction with Generated Code and Pseudocode

DuET：通过生成代码和伪代码的双执行进行测试输出预测

Hojae Han, Jaejin Kim, Seung-won Hwang, Yu Jin Kim, Moontae Lee

机构 * ETRI（韩国电子通信研究院） ； Seoul National University（首尔大学） ； SNU-LG AI Research Center（首尔大学-LG人工智能研究中心） ； LG AI Research（LG人工智能研究院） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出DuET框架，结合生成代码和伪代码执行，通过功能多数投票提升测试输出预测的准确性，实验表明其在LiveCodeBench上达到最优性能，Pass@1提升13.6个百分点。

Comments Findings of ACL 2026

From Agent Loops to Structured Graphs:A Scheduler-Theoretic Framework for LLM Agent Execution

从代理循环到结构化图：一个用于LLM代理执行的调度理论框架

Hu Wei

专题命中 代码与定理证明 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SGH框架，通过将控制流显式化为静态DAG，解决代理循环的隐式依赖、无限恢复循环和调试困难问题，同时分析可控性、表达性和可实现性之间的权衡。

Comments 51 pages, 4 figures

MAFIG: Multi-agent Driven Formal Instruction Generation Framework

MAFIG：多智能体驱动的正式指令生成框架

Shixing Zhao, Zheng Si, Pengpeng Ouyang, Zhengqing Hu, Wanqi Zhu, Dong Chen, Yibo Guo, Mingliang Xu

机构 * School of Computer and Artificial Intelligence, Zhengzhou University（郑州大学计算机与人工智能学院） ； Engineering Research Center of Intelligent Swarm Systems, Ministry of Education（教育部智能集群系统工程研究中心） ； National Supercomputing Center in Zhengzhou（国家超级计算郑州中心） ； Henan Research Center for Large Model Technology and New Quality Software Engineering（河南省大模型技术与新质软件工程研究中心） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出MAFIG框架，通过多智能体生成局部正式指令以应对调度系统紧急情况，采用span-focused loss-driven local distillation机制提升决策效率，实验结果显示在港口、仓储和甲板调度数据集上成功率高且处理速度快。

Grounding Clinical AI Competency in Human Cognition Through the Clinical World Model and Skill-Mix Framework

通过临床世界模型和技能混合框架在人类认知中奠定临床AI能力

Seyed Amir Ahmad Safavi-Naini, Elahe Meftah, Josh Mohess, Pooya Mohammadi Kazaj, Georgios Siontis, Zahra Atf, Peter R. Lewis, Mauricio Reyes, Girish Nadkarni, Roland Wiest, Stephan Windecker, Christoph Grani, Ali Soroush, Isaac Shiri

机构 * Department of Cardiology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern（伯尔尼大学医院心脏病学系，伯尔尼大学） ； Department of Digital Medicine, Bern University Hospital, University of Bern（伯尔尼大学医院数字医学系，伯尔尼大学） ； Division of Data-Driven and Digital Medicine (D3M), Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院数据驱动与数字医学部） ； Clinical Research Development Center, Amir Oncology Teaching Hospital, Shiraz University of Medical Sciences（设拉子医科大学阿米尔肿瘤教学医院临床研究发展中心） ； Graduate School for Cellular and Biomedical Sciences, University of Bern（伯尔尼大学细胞与生物医学研究生院） ； Faculty of Business and Information Technology, Ontario Tech University（安大略理工大学商业与信息技术学院） ； Department of Radiation Oncology, Inselspital, Bern University Hospital and University of Bern（伯尔尼大学医院放射肿瘤学系，伯尔尼大学） ； ARTORG Center for Biomedical Engineering Research, University of Bern（伯尔尼大学ARTORG生物医学工程研究中心） ； The Charles Bronfman Institute of Personalised Medicine, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院查尔斯·布朗夫曼个性化医学研究所） ； University Institute of Diagnostic and Interventional Neuroradiology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern（伯尔尼大学医院诊断与介入神经放射学大学研究所，伯尔尼大学） ； Translational Imaging Center (TIC), Swiss Institute for Translational and Entrepreneurial Medicine（瑞士转化与创业医学研究所转化影像中心） ； Henry D. Janowitz Division of Gastroenterology, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院亨利·D·雅诺维茨消化内科） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出临床世界模型和技能混合框架，通过八维定义临床能力空间，为AI在医疗场景中的能力评估和验证提供结构化方法。

Comments Code, data (Clinical AI Skill-Mix dimension specifications), and an exploratory dashboard are available at https://github.com/Sdamirsa/Clinical-World-Model

M-ArtAgent: Evidence-Based Multimodal Agent for Implicit Art Influence Discovery

M-ArtAgent：基于证据的多模态代理用于隐式艺术影响发现

Hanyi Liu, Zhonghao Jiu, Minghao Wang, Yuhang Xie, Heran Yang

机构 * China Electronics Technology Group Co., Ltd.（中国电子科技集团有限公司） ； School of Information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院） ； Department of Chemical and Biological Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学化学与生物工程系） ； University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出M-ArtAgent，通过概率裁决框架解决隐式艺术影响发现问题，结合多模态感知与领域约束的反驳机制，实现83.7%的F1分数和0.910的ROC-AUC。

Comments 13 pages, 5 figures, submitted to IEEE Access

Efficient PRM Training Data Synthesis via Formal Verification

通过形式验证高效PRM训练数据合成

Ryo Kamoi, Yusen Zhang, Nan Zhang, Sarkar Snigdha Sarathi Das, Ranran Haoran Zhang, Wenpeng Yin, Rui Zhang

机构 * Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出FoVer框架，利用形式验证工具生成PRM训练数据，提升LLM推理能力，实验显示其在数学逻辑和自然语言推理任务中均有效。

Comments ACL 2026 Findings. Datasets, models, and code are provided at https://github.com/psunlpgroup/FoVer. Please also refer to our project website at https://fover-prm.github.io/

CODE-GEN: A Human-in-the-Loop RAG-Based Agentic AI System for Multiple-Choice Question Generation

CODE-GEN：一种基于检索增强生成的多选题生成人机协作人工智能系统

Xiaojing Duan, Frederick Nwanganga, Chaoli Wang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CODE-GEN通过生成与课程目标一致的多选题提升学生代码推理能力，采用生成器和验证器代理，结合专用工具提高准确性，评估结果显示系统在七个教学维度上表现优异，但人类专家仍需参与设计教学性干扰项和反馈质量。

Comments Full version of the paper accepted as a short paper at the 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2026)

Incompleteness of AI Safety Verification via Kolmogorov Complexity

通过克利福德复杂性验证AI安全的不完全性

Munawar Hasan

机构 * Michigan Technological University（密歇根理工大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过克利福德复杂性分析AI安全验证的固有限制，证明任何固定验证器都无法认证复杂度超过阈值的真正合规实例，揭示了验证方法的内在局限。

Compliance-by-Construction Argument Graphs: Using Generative AI to Produce Evidence-Linked Formal Arguments for Certification-Grade Accountability

基于构造的合规性论证图：利用生成式AI生成证据关联的正式论证以实现认证级问责

Mahyar T. Moghaddam

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种结合生成式AI与结构化正式论证表示的合规性架构，通过类型化论证图、检索增强生成、推理验证内核和溯源账本，确保论证的可验证性和可追溯性，防止不支持的主张进入决策记录。

Comments Accepted at FACCT 2026, IoT CPS Week

Property-Level Flood Risk Assessment Using AI-Enabled Street-View Lowest Floor Elevation Extraction and ML Imputation Across Texas

基于AI的街道视图最低楼层高度提取与ML插值的属性级洪水风险评估

Xiangpeng Li, Yu-Hsuan Ho, Sam D Brody, Ali Mostafavi

机构 * Urban Resilience.AI Lab, Zachry Department of Civil and Environmental Engineering, Texas A&M University（德克萨斯A&M大学扎克里土木与环境工程系城市韧性.AI实验室） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出利用AI分析街道视图影像和机器学习插值生成区域级建筑特定 elevation 数据，以改进洪水风险评估。通过三阶段流程提取LFE和HDSL，利用随机森林和梯度提升模型插值缺失值，并整合洪水面数据以估算属性内部洪水深度和损失。

Hierarchical Memory Orchestration for Personalized Persistent Agents

面向个性化持久代理的分层记忆协调

Junming Liu, Yifei Sun, Weihua Cheng, Haodong Lei, Yuqi Li, Yirong Chen, Ding Wang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The City University of New York（纽约市立大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出分层记忆协调框架，通过用户导向的上下文相关性组织交互历史，优化记忆存储与检索，提升智能代理的个性化性能与效率。

Comments 10 pages, 5 figures, 7 tables

Emergent Formal Verification: How an Autonomous AI Ecosystem Independently Discovered SMT-Based Safety Across Six Domains

涌现形式验证：自主AI生态系统如何在六个领域独立发现基于SMT的安全性

Octavian Untila

机构 * Aisophical SRL 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 自主AI生态系统在无显式形式方法指令下，独立在六个AI安全领域发现SMT求解器的应用，提出统一框架实现100%准确验证。

Comments 10 pages, 3 figures, 5 tables. Code: https://github.com/octavuntila-prog/substrate-guard. Companion paper: https://doi.org/10.5281/zenodo.19157571

Mitigating Object Hallucinations in Large Vision-Language Models via Attention Calibration

通过注意力校准缓解大视觉-语言模型中的物体幻觉

Younan Zhu, Linwei Tao, Minjing Dong, Chang Xu

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出动态注意力校准方法，通过对比学习动态强制位置不变性，有效缓解大视觉-语言模型中的物体幻觉问题，并在多个基准测试中取得最佳性能。

The Semantic Ladder: A Framework for Progressive Formalization of Natural Language Content for Knowledge Graphs and AI Systems

语义阶梯：一种用于知识图谱和人工智能系统自然语言内容逐步形式化的框架

Lars Vogt

机构 * Leibniz Institute for the Analysis of Biodiversity Change (LIB)（莱布尼茨生物多样性变化分析研究所） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出语义阶梯框架，通过逐步形式化自然语言内容，解决自然语言与形式化模型之间的表示差异问题，支持知识图谱和AI系统的可扩展性和互操作性。

FluidWorld: Reaction-Diffusion Dynamics as a Predictive Substrate for World Models

FluidWorld: 反应-扩散动力学作为世界模型的预测性基质

Fabien Polly

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出FluidWorld，通过反应-扩散型偏微分方程实现世界模型预测，对比Transformer和ConvLSTM基线，展示PDE在参数效率和空间结构保留上的优势。

Comments 18 pages, 16 figures, 4 tables. Code available at https://github.com/infinition/FluidWorld/

Solver-Aided Verification of Policy Compliance in Tool-Augmented LLM Agents

辅助验证工具增强大语言模型代理的政策合规性

Cailin Winston, Claris Winston, René Just

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于SMT求解器的框架，用于确保工具增强大语言模型代理在工具使用上的政策合规性，通过将自然语言政策转化为形式逻辑约束，并在运行时检查工具调用以防止违规。

Learning to Disprove: Formal Counterexample Generation with Large Language Models

学习以反驳：利用大语言模型进行形式反例生成

Zenan Li, Zhaoyu Li, Kaiyu Yang, Xiaoxing Ma, Zhendong Su

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MiroMind（MiroMind公司） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过微调大语言模型生成形式反例，解决数学推理中反例发现的不足，提出符号突变策略提升训练效果。

GUIDE: GenAI Units In Digital Design Education

GUIDE：数字设计教育中的生成式人工智能单元

Weihua Xiao, Jason Blocklove, Matthew DeLorenzo, Johann Knechtel, Ozgur Sinanoglu, Kanad Basu, Jeyavijayan Rajendran, Siddharth Garg, Ramesh Karri

机构 * NYU Tandon（纽约大学Tandon学院） ； NYU Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； RPI（罗切斯特理工学院） ； Texas A&M（德克萨斯大学阿姆斯特朗分校） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GUIDE为数字设计教育提供可运行的Google Colab实验室和课程资料，通过标准化教学单元提升学习一致性与教学效率，包含三个代表单元和四门课程实例，涵盖RTL生成、测试bench生成及IP盗版检测等核心内容。

Attribution Upsampling should Redistribute, Not Interpolate

归因上采样应重新分布，而非插值

Vincenzo Buono, Peyman Sheikholharam Mashhadi, Mahmoud Rahat, Prayag Tiwari, Stefan Byttner

机构 * Halmstad University（哈尔姆斯塔德大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出USU方法，通过比率形式的质量重分布操作，解决归因上采样中因插值导致的失真问题，验证了其在多个数据集上的有效性。

Formal Abductive Explanations for Navigating Mental Health Help-Seeking and Diversity in Tech Workplaces

形式归纳解释用于导航心理健康求助与科技职场多样性

Belona Sonna, Alain Momo, Alban Grastien

专题命中 代码与定理证明 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出形式归纳解释框架，用于系统揭示AI对科技职场心理健康求助预测的合理性。通过计算模型输出的严谨解释，支持选择适合不同心理科目的模型，并确保伦理稳健的救济计划。同时，明确考察性别等敏感属性对模型决策的影响，以支持公平性评估。

Comments Appeared in the Proceedings of the Empowering Women of Colour in AI-Driven Mental Health Research at IJCAI 2025

The Equivalence Theorem: First-Class Relationships for Structurally Complete Database Systems

等价定理：结构完备数据库系统的第一类关系

Matthew Alford

机构 * Network Service Group（网络服务组） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文证明了结构完备的知识表示需要四种互为依赖的能力，提出ATCH框架，并建立了SQL与TypeDB的表达性层级。

Comments 35 pages, 2 figures, Lean 4 formalization at https://github.com/Network-Services-Group/equivalence-theorem-lean4