大模型推理能力

Unleashing the Power of Tree-of-Thoughts for Edge-Enabled AIGC Service Provisioning

释放树状思维的力量以实现边缘增强的AIGC服务 provisioning

Zhang Liu, Shanhao Zhan, Shaowei Shen, Lianfen Huang, Qiao Xiang, Ying-Jun Angela Zhang, Dusit Niyato

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

AI总结 本文研究了利用树状思维提示的移动边缘计算增强的AIGC服务 provisioning，通过建立DAG模型和提出DSAC算法来优化生成延迟和质量约束。

Comments 15 pages, 11 figures, journal paper

Entropy Centroids as Intrinsic Rewards for Test-Time Scaling

熵中心作为测试时缩放的内在奖励

Wenshuo Zhao, Qi Zhu, Xingshan Zeng, Fei Mi, Lifeng Shang, Yi R., Fung

机构 * HKUST（香港科技大学） ； ZJU（浙江大学） ； Huawei（华为） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)；test-time compute(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出熵中心作为测试时缩放的内在奖励，通过分析不确定性的时间结构提升模型响应质量，在不同规模模型上均优于现有基线。

Comments Under Review, 39 pages

LaST-VLA: Thinking in Latent Spatio-Temporal Space for Vision-Language-Action in Autonomous Driving

LaST-VLA: 在自动驾驶的视觉-语言-动作中思考于潜在的空间-时间空间

Yuechen Luo, Fang Li, Shaoqing Xu, Yang Ji, Zehan Zhang, Bing Wang, Yuannan Shen, Jianwei Cui, Long Chen, Guang Chen, Hangjun Ye, Zhi-Xin Yang, Fuxi Wen

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

AI总结 LaST-VLA通过潜在空间-时间推理框架，结合双特征对齐机制和渐进式SFT训练策略，提升自动驾驶中的视觉-语言-动作处理能力，实现更安全的物理基础推理。

MovSAM: A Single-image Moving Object Segmentation Framework Based on Deep Thinking

Chang Nie, Yiqing Xu, Guangming Wang, Zhe Liu, Yanzi Miao, Hesheng Wang

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

ReAcTable: Enhancing ReAct for Table Question Answering

Yunjia Zhang, Jordan Henkel, Avrilia Floratou, Joyce Cahoon, Shaleen Deep, Jignesh M. Patel

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

COLLIE: Systematic Construction of Constrained Text Generation Tasks

Shunyu Yao, Howard Chen, Austin W. Hanjie, Runzhe Yang, Karthik Narasimhan

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

Comments 18 pages, 12 figures

Beyond the Trace: Coupling an Interpretable Reasoning-State Readout to Native MoE Routing

超越轨迹：将可解释推理状态读出与原生MoE路由耦合

Kang Chen, Sihan Zhao, Yixin Cao, Yugang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本研究提出将可解释推理状态读出J64与原生MoE路由耦合的两级机制，提升推理过程可解释性与性能，R64作为低开销代理可保留其核心增益，还能优化分支选择与投票策略、调整推理行为。

Structure-Internalized Rule Language Model for Faithful Knowledge Graph Reasoning

用于忠实知识图谱推理的结构内化规则语言模型

Xingrui Zhuo, Jiapu Wang, Manzong Huang, Gongqing Wu, Xindong Wu

机构 * Key Laboratory of Knowledge Engineering with Big Data (Hefei University of Technology)（大数据知识工程重点实验室（合肥工业大学）） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息学院） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型在知识图谱推理中存在的推理证据感知漂移问题，提出结构内化规则语言模型SIRLM，通过结构规则生成协调知识与参数化知识，在36个数据集上优于17种现有方法

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

CircuitReason-1k: Benchmarking Long-Horizon Visual-to-Symbolic Reasoning inElectrical Circuits

CircuitReason-1k：电路中的长程视觉到符号推理基准测试

Xinqi Yang, Kang An, Tengyue Wang, Zhongyu Yang, Chenxu Du, Yuanchi Zhu, Hebao Zhu, Ziliang Wang, Faqiang Qian, Yunli Yang, Qibing Ren

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

AI总结 CircuitReason-1k是含1000个真实教材电路问题的基准，用于评估多模态模型的长程视觉到符号推理，现有模型在长程问题上表现差，该基准为相关测试提供了聚焦平台。

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。

Reasoning with Memory: A Temporal Granularity-Adaptive Framework for Training-Free Long Video Understanding

利用记忆进行推理：一种用于免训练长视频理解的时间粒度自适应框架

Linghao Meng, Qiankun Li, Junyuan Mao, Pujin Liao, Zhicheng He, Enbo Zhang, Kun Wang, Yang Liu, Huazhu Fu, Yueming Jin

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（高性能计算研究所，科学、技术与研究机构（A*STAR）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型长视频理解受限问题，提出ReMem框架，通过双级记忆增强自适应，在查询和视频级别分别处理，能适应不同时间粒度，经实验验证在多个基准测试中实现高效零样本性能，提升模型长视频推理能力。

Comments Accepted by ECCV 2026

NEXT: Reasoning-Driven Video Recommendation via a Vision-Language Model

NEXT：通过视觉语言模型进行推理驱动的视频推荐

Yuming Liu, Hongye Yang, Harrison Zhao, Ellie Zhu, Bokai Cao, Lei Huang, Lizhu Zhang, Xiangjun Fan

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

AI总结 研究提出推理驱动的视频推荐框架NEXT，通过对用户已观看视频推理推断其下一个意图来检索后续视频。训练NEXT-8B视觉语言模型，在DocVQA性能上表现出色，在特定评估中提升下一个意图逻辑质量，部署后带来生产收益，证明其可作为实用推理引擎。

Comments 13 pages, 2 figures, 5 tables

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。

Constrained Path Reasoning: Measuring When Committed Stages Earn Their Cost

受限路径推理：衡量已提交阶段何时值得付出成本

Honglin Li

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

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

AI总结 研究LLM推理管道中已提交阶段何时值得付出成本，提出受限路径推理（CPR）方法，通过源感知路径假设与阶段级核算结合，在多个实验设置下验证，可测量相关指标，为LLM推理提供新的衡量与验证方式。

Causal-Audit: Explicit and Auditable Graph-based Reasoning via Target-Aware Causal Chain Construction

因果审计：通过目标感知因果链构建进行显式且可审计的基于图的推理

Su Lan, Xuefei Yin, Yanming Zhu, Alan Wee-Chung Liew

机构 * School of Information and Communication Technology, Griffith University（信息与通信技术学院，格里菲斯大学） 纠错

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

AI总结 针对无上下文干预问答，提出因果审计框架，通过目标感知因果图构建和路径级因果证据聚合机制，将因果推理结构化，实验证明该框架优于现有方法，能提供可解释且可审计的推理痕迹。

Journal ref The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 2026

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

Think Through a Bottleneck: Hourglass Reasoning for Rigorous Induction

突破瓶颈：用于严格归纳的沙漏推理

Huan Zhu

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型少样本归纳推理能力不足的问题，提出沙漏推理方法，通过在推理阶段强制实现严格上下文隔离，构建符号编码器 - 解码器。实验表明该方法在多基准测试中显著提升准确率，证实收益源于阶段隔离和初始归纳质量。

Personalized Emotional Intelligence in Generative AI through Symbolic Affective Reasoning

通过符号情感推理实现生成式人工智能中的个性化情商

Qing Lin, Mengmi Zhang

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

AI总结 研究旨在解决生成式人工智能中缺乏个性化情感理解等问题，提出EROS混合框架，结合符号推理与深度学习，利用大规模数据集发现情感规则等，通过可扩展记忆库实现个性化，实验表明其能有效引发目标情感反应并适应个体偏好，为相关AI系统奠定基础。

Forethought: Verifiable Reasoning from Neurosymbolic Primitive Programming

预思考：神经符号原始编程的可验证推理

Vishvesh Bhat, Jay Vaghasiya, Emmanuel Anaya Gonzalez

机构 * CoreThink AI ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 研究改进智能体工作流推理能力问题，提出神经符号推理系统Forethought，将推理视为可验证程序，由符号和神经原语库构建，经特定语言组合，提升了基础模型准确率。

G-RRM: Guiding Symbolic Solvers with Recurrent Reasoning Models

G-RRM：用循环推理模型引导符号求解器

Timo Bertram, Sidhant Bhavnani, Richard Freinschlag, Erich Kobler, Andreas Mayr, Günter Klambauer

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

AI总结 提出神经符号方法G-RRM，将符号等变循环推理模型与回溯或SAT求解器结合，通过神经引导提升约束满足问题的搜索效率，在9×9数独上回溯加速33.3倍。

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。

Where Larger Models Excel: The Primacy of Constraint-Guided Reasoning

大模型何处更胜一筹：约束引导推理的首要性

Guan-Yi Lin, Hen-Hsen Huang

机构 * National Chengchi University（国立政治大学） ； Academia Sinica（中央研究院） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型在推理基准上性能差距的原因，提出AdvCluster框架自动识别大模型优势问题并提取细粒度优势描述，发现约束引导推理是大模型的核心优势。

Comments 10 pages, 3 figures,

SCOPE: Evolving Symbolic World for Planning in Open-Ended Environments

SCOPE：面向开放环境规划的演化符号世界

Yundaichuan Zhan, Minghe Gao, Zhongqi Yue, Wendong Bu, Wenqiao Zhang, Guoming Wang, Jisheng Dang, Juncheng Li, Siliang Tang, Yueting Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； Lanzhou University（兰州大学） 纠错

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

AI总结 提出SCOPE框架，通过符号执行模拟器和自适应符号记忆模块，在开放环境中演化符号世界表示，提升规划完整性和鲁棒性。

Comments Accepted to ICML 2026

QMFOL: Benchmarking Large Language Model Reasoning via Quantifiable Monadic First-Order Logic Test Case Generation

QMFOL：通过可量化的一元一阶逻辑测试用例生成来基准测试大语言模型推理

Xinyi Zheng, Ling Shi, Tianlong Yu, Yongxin Zhao, Lorenz Goette, Kailong Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hubei University（湖北大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出QMFOL框架，通过可控制复杂度的合取/析取模式生成一元一阶逻辑推理任务，并构建包含2880个实例的基准QMFOLBench，评估显示逻辑复杂度增加导致性能下降和计算开销上升。

Human-Level Reasoning: A Comparative Study of Large Language Models on Logical and Abstract Reasoning

人类级推理：大型语言模型在逻辑与抽象推理上的比较研究

Benjamin Grando Moreira

机构 * Universidade Federal de Santa Catarina（联邦圣卡塔琳娜大学） 纠错

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

AI总结 本文通过八个定制推理问题比较了多个LLM在逻辑和抽象推理能力上的表现，揭示了模型在推理任务上的差异及不足。

Comments 12 pages

Journal ref Proceedings of the 2026 Computer on the Beach

Semantic Reasoning in Medicine: The Role of Knowledge Graphs Across Five Key Domains

医学中的语义推理：知识图谱在五个关键领域的作用

Haniye Sherafatmandjoo, Mohammad Akbari, Zahed Rahmati

机构 * Amirkabir University of Technology（阿米尔卡比尔理工大学） 纠错

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

AI总结 综述知识图谱在医学中的应用，涵盖临床决策支持、疾病预测、健康推荐、精准医疗和医学问答，并讨论构建方法、挑战及未来方向。