大模型推理能力

Conversational Sensing

Alun Preece, Chris Gwilliams, Christos Parizas, Diego Pizzocaro, Jonathan Z. Bakdash, Dave Braines

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)

Multiagent Conflict Resolution for a Specification Network of Discrete-Event Coordinating Agents

Manh Tung Pham, Kiam Tian Seow

专题命中 代码与定理证明 ：planning(abstract)

Formal Verification of Monad Transformers

Brian Huffman

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)

Comments ICFP 2012: The 17th ACM SIGPLAN International Conference on Functional Programming, 12 pages

AIM-CoT: Active Information-driven Multimodal Chain-of-Thought for Vision-Language Reasoning

AIM-CoT：基于主动信息的多模态链式推理用于视觉-语言推理

Xiping Li, Jianghong Ma

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 本文提出AIM-CoT框架，通过上下文增强注意力图生成、主动视觉探测和动态注意力转移触发，改进视觉语言模型的证据选择与插入触发，提升视觉-语言推理性能。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference. 30 pages, 6 figures

P-CoT: A Pedagogically-motivated Participatory Chain-of-Thought Prompting for Phonological Reasoning in LLMs

Dongjun Jang, Youngchae Ahn, Hyopil Shin

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

Journal ref ACL 2025 Findings

Structural Anchors and Reasoning Fragility:Understanding CoT Robustness in LLM4Code

结构锚点与推理脆弱性：理解LLM4Code中的CoT鲁棒性

Yang Liu, Da Song, Armstrong Foundjem, Heng Li, Foutse Khomh

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

AI总结 本文研究了CoT提示在LLM4Code中的鲁棒性，通过系统扰动分析发现其性能依赖于模型家族、任务结构和提示明确性，并识别出三种轨迹变形模式。

Faithful Logical Reasoning via Symbolic Chain-of-Thought

Jundong Xu, Hao Fei, Liangming Pan, Qian Liu, Mong-Li Lee, Wynne Hsu

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

Comments Accepted by ACL 2024 (main proceeding)

To CoT or not to CoT? Chain-of-thought helps mainly on math and symbolic reasoning

Zayne Sprague, Fangcong Yin, Juan Diego Rodriguez, Dongwei Jiang, Manya Wadhwa, Prasann Singhal, Xinyu Zhao, Xi Ye, Kyle Mahowald, Greg Durrett

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

Comments Published at ICLR 2025

Explicit Planning Helps Language Models in Logical Reasoning

Hongyu Zhao, Kangrui Wang, Mo Yu, Hongyuan Mei

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

Comments EMNLP 2023 camera-ready; updated results on PrOntoQA with code bugs fixed

Imbuing Large Language Models with Bidirectional Logic for Robust Chain Repair

赋予大语言模型双向逻辑以进行稳健的链修复

Zehua Cheng, Wei Dai, Jiahao Sun, Thomas Lukasiewicz

机构 * Department of Computer Science, University of Oxford, UK（英国牛津大学计算机系） ； FLock.io ； Institute of Logic and Computation, TU Wien, Austria（奥地利技术大学逻辑与计算研究所） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(summary_cn,abstract)；logical reasoning(summary_cn,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 针对自回归链式推理中错误雪崩问题，提出Teleological Reasoning Infilling (TRI)框架，通过将错误推理段重构为填充中间任务并引入前缀-后缀-中间序列重排，结合符号验证器监督微调和直接偏好优化，实现仅修复受损段的高效链修复。

Comments 25 Pages

Journal ref In Proceedings of European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases 2026

Non-Interactive Symbolic-Aided Chain-of-Thought for Logical Reasoning

Phuong Minh Nguyen, Tien Huu Dang, Naoya Inoue

机构 * Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本科学技术先进研究院） 纠错

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

Comments Accepted in The 39th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 39)

LatentChem: From Textual CoT to Latent Thinking in Chemical Reasoning

LatentChem: 从文本思维链到化学推理中的潜在思考

Xinwu Ye, Yicheng Mao, Yuxuan Liao, Jia Zhang, Yimeng Liu, Li Hao, Fang Wu, Zhiwei Li, Zehong Wang, Zhiyuan Liu, Zhenfei Yin, Li Yuan, Philip Torr, Huan Sun, xiangxiang Zeng, Mengdi Wang, Le Cong, Shenghua Gao, Xiangru Tang

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 ：CoT(title,summary_cn)；reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对化学大语言模型依赖显式思维链导致的模态不匹配问题，提出LatentChem推理接口，通过连续思维向量和动态感知解耦化学逻辑与语言生成，在ChemCoTBench上以59.88%非平局胜率超越强CoT基线，并实现平均10.84倍推理步骤开销降低（5.96倍实际加速）。

Comments Accepted at ICML 2026

LaV-CoT: Language-Aware Visual CoT with Multi-Aspect Reward Optimization for Real-World Multilingual VQA

LaV-CoT：具有多方面奖励优化的语言感知视觉CoT

Jing Huang, Zhiya Tan, Shutao Gong, Fanwei Zeng, Joey Tianyi Zhou, Changtao Miao, Huazhe Tan, Weibin Yao, Jianshu Li

机构 * Ant Digital Technologies, Ant Group（蚂蚁集团数字技术部） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； CFAR, Agency for Science, Technology and Research（科技研究局CFAR） 纠错

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

AI总结 LaV-CoT通过多阶段推理流程和多方面奖励优化，提升多语言视觉问答的准确性和泛化能力，实现在公开数据集上的9.5%准确率提升。

Comments Accepted by WWW 2026 Industry Track - Oral

Beyond Visual Cues: CoT-Enhanced Reasoning for Semi-supervised Medical Image Segmentation

超越视觉线索：CoT增强推理用于半监督医学图像分割

Yuming Chen, Yuxin Xie, Tao Zhou, Yi Zhou

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications, Ministry of Education（教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出CERS框架，通过集成链式思维推理和语义参考选择策略，解决半监督医学图像分割中的视觉-语义不匹配问题，在边界模糊和语义不一致场景下优于现有方法。

Comments Accepted to MICCAI 2026

SATQuest: A Verifier for Logical Reasoning Evaluation and Reinforcement Fine-Tuning of LLMs

SATQuest：用于大语言模型逻辑推理评估和强化微调的验证器

Yanxiao Zhao, Yaqian Li, Zihao Bo, Rinyoichi Takezoe, Haojia Hui, Mo Guang, Lei Ren, Xiaolin Qin, Kaiwen Long

机构 * Chengdu Institute of Computer Applications, Chinese Academy of Sciences（中国科学院成都计算机应用研究所） ； School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 研究旨在为大语言模型逻辑推理评估及强化微调提供工具。核心方法是SATQuest，它能从CNF实例生成推理任务并客观检查答案，从多维度评估。主要贡献是通过该工具发现模型逻辑推理差距，证明强化微调有效果但跨格式鲁棒性待提升，还提供了相关研究基础设施。

Comments 23 pages, 8 figures. ACL 2026 Main Conference long paper (oral presentation)

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 2109-2131. Association for Computational Linguistics, 2026

Chain-of-Thought Reasoning In The Wild Is Not Always Faithful

现实中的思维链推理并不总是忠实的

Iván Arcuschin, Jett Janiak, Robert Krzyzanowski, Senthooran Rajamanoharan, Neel Nanda, Arthur Conmy

机构 * Poseidon Research（Poseidon研究） 纠错

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

AI总结 研究发现，在自然语言提示下，模型有时会生成表面连贯但自相矛盾的思维链，揭示出隐含的事后合理化现象，且前沿模型也未能完全避免。

Comments Published at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Matrix as Plan: Structured Logical Reasoning with Feedback-Driven Replanning

矩阵作为计划：基于反馈驱动的重计划的结构化逻辑推理

Ke Chen, Jiandian Zeng, Zihao Peng, Guo Li, Guangxue Zhang, Tian Wang

机构 * Faculty of Arts and Sciences（艺术与科学学院） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Institute of Artificial Intelligence and Future Networks（人工智能与未来网络研究所） ； Engineering Research Center of Cloud-Edge Intelligent Collaboration on Big Data, Ministry of Education（教育部云-边智能协同大数据工程研究中心） 纠错

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

AI总结 MatrixCoT通过引入矩阵基础计划和反馈驱动重计划机制，提升LLM在复杂符号推理任务中的鲁棒性和可解释性。

Comments 12 pages, 5 figures, 2 tables. Accepted at The Web Conference (WWW) 2026

Deductive Verification of Chain-of-Thought Reasoning

Zhan Ling, Yunhao Fang, Xuanlin Li, Zhiao Huang, Mingu Lee, Roland Memisevic, Hao Su

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

Comments Published at NeurIPS 2023

LaTER: Efficient Test-Time Reasoning via Latent Exploration and Explicit Verification

LaTER：通过潜在探索和显式验证实现高效的推理

Xuan Li, Yining Wang, Yuchen Liu, Guanjun Liu, Delai Qiu, Shengping Liu, Jiaen Liang, Wei Huang, Jun Yu, Junnan Zhu

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； Unisound AI Technology Co., Ltd（Unisound AI技术有限公司） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（自动化研究所，中国科学院） 纠错

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

AI总结 LaTER通过连续潜在空间的有限探索和显式CoT验证提升推理效率，在多个基准测试中减少16%-32%的token使用量，同时提升准确性。

Revealing Algorithmic Deductive Circuits for Logical Reasoning

揭示逻辑推理的算法演绎电路

Phuong Minh Nguyen, Tien Huu Dang, Naoya Inoue

机构 * Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本科学技术先进研究院） 纠错

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

AI总结 本研究通过因果中介分析定位大语言模型中负责逻辑推理步骤的注意力头，发现少量专用头处理事实和规则信息，而高层头促进信息整合和全局推理策略的出现。

Logical Phase Transitions: Understanding Collapse in LLM Logical Reasoning

逻辑相变：理解大语言模型逻辑推理中的崩溃

Xinglang Zhang, Yunyao Zhang, ZeLiang Chen, Junqing Yu, Wei Yang, Zikai Song

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 研究通过控制逻辑复杂性分析大语言模型的逻辑推理性能，发现逻辑相变现象，提出神经符号课程调优框架以提升高复杂度下的推理能力。

Comments Accepted at ACL 2026 (Main Conference)

Teaching LLMs to Plan: Logical Chain-of-Thought Instruction Tuning for Symbolic Planning

Pulkit Verma, Ngoc La, Anthony Favier, Swaroop Mishra, Julie A. Shah

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

Logical Reasoning with Outcome Reward Models for Test-Time Scaling

Ramya Keerthy Thatikonda, Wray Buntine, Ehsan Shareghi

机构 * Department of Data Science & AI, Monash University（数据科学与人工智能系，莫纳什大学） ； College of Engineering and Computer Science, VinUniversity（工程与计算机科学学院，文大学） 纠错

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

Comments EMNLP 2025

Know Your Needs Better: Towards Structured Understanding of Marketer Demands with Analogical Reasoning Augmented LLMs

Junjie Wang, Dan Yang, Binbin Hu, Yue Shen, Wen Zhang, Jinjie Gu

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

Comments Accepted by KDD 2024

LINC: A Neurosymbolic Approach for Logical Reasoning by Combining Language Models with First-Order Logic Provers

Theo X. Olausson, Alex Gu, Benjamin Lipkin, Cedegao E. Zhang, Armando Solar-Lezama, Joshua B. Tenenbaum, Roger Levy

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

Comments EMNLP Main 2023 (Outstanding Paper Award)

Journal ref Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 5153-5176, Singapore. Association for Computational Linguistics

SymStep: Symbolic Step Verification for Logical Reasoning

SymStep：用于逻辑推理的符号步骤验证

Aida Usmanova, Rui Gao, Dilshod Azizov, Ricardo Usbeck, Zangir Iklassov

机构 * Leuphana University of Lüneburg（吕讷堡莱普芬纳大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 研究针对约束密集型逻辑推理任务中思维链提示的不足，提出SymStep方法，通过语言模型分步声明、约束传播器检查一致性等进行推理，在多个逻辑推理任务上表现优异，最小剩余值指导和一致性检查起关键作用。

Entity Binding Failures in Speech LLM Reasoning: Diagnosis and Chain-of-Thought Intervention

语音大模型推理中的实体绑定失败：诊断与思维链干预

Ming-Hao Hsu, Xiaohai Tian, Jun Zhang, Zhizheng Wu

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（1 数据科学学院，香港中文大学（深圳）） ； ByteDance, China（2 字节跳动，中国） 纠错

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

AI总结 本文通过诊断语音大模型在逻辑推理中的实体绑定失败问题，提出实体感知思维链方法，显著提升推理准确率。

Comments INTERSPEECH 2026

Render-of-Thought: Rendering Textual Chain-of-Thought as Images for Visual Latent Reasoning

Render-of-Thought: 将文本思维链渲染为图像以进行视觉潜在推理

Yifan Wang, Shiyu Li, Peiming Li, Xiaochen Yang, Yang Tang, Zheng Wei

机构 * Tencent BAC（腾讯BAC） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生院，清华大学） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； School of Mathematics and Statistics, University of Glasgow（格拉斯哥大学数学与统计学学院） 纠错

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

AI总结 提出Render-of-Thought框架，通过将思维链的文本步骤渲染为图像，利用视觉语言模型的视觉编码器进行语义对齐，实现3-4倍令牌压缩和推理加速，同时保持竞争性能。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference

IFDNS: An Iterative Feedback-Driven Neuro-Symbolic Method for Faithful Logical Reasoning

IFDNS: 一种迭代反馈驱动的神经符号方法用于忠实的逻辑推理

Xiaoheng Wang, Tongxuan Liu, Zi Gong, Xianzhe Dong, Yuting Zeng, Minhan Hu, Weizhe Huang, Jing Li

机构 * College of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（计算机科学与技术学院，中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 IFDNS通过迭代反馈机制提升LLM逻辑推理的忠实性，有效缓解信息丢失问题，显著提高CoT和CoT-SC的性能。

Comments 13 pages,5 figures

LogicOCR: Do Your Large Multimodal Models Excel at Logical Reasoning on Text-Rich Images?

LogicOCR: 大型多模态模型在文本丰富的图像上逻辑推理是否表现优异？

Maoyuan Ye, Haibin He, Qihuang Zhong, Jing Zhang, Juhua Liu, Bo Du

机构 * School of Computer Science, National Engineering Research Center for Multimedia Software, Institute of Artificial Intelligence, and Hubei Key Laboratory of Multimedia and Network Communication Engineering, Wuhan University（计算机学院、多媒体软件国家工程研究中心、人工智能研究院、多媒体与网络通信工程湖北省重点实验室、武汉大学） 纠错

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

AI总结 LogicOCR通过构建包含生成和现实图像问题的基准测试，评估大型多模态模型在文本丰富图像上的逻辑推理能力，并提出TextCue方法提升模型对关键文本区域的感知。

Comments GitHub: https://github.com/MiliLab/LogicOCR