大模型推理能力

Goedel-Code-Prover: Hierarchical Proof Search for Open State-of-the-Art Code Verification

Goedel-Code-Prover：面向开放状态的最新代码验证的分层证明搜索

Zenan Li, Ziran Yang, Deyuan He, Haoyu Zhao, Andrew Zhao, Shange Tang, Kaiyu Yang, Aarti Gupta, Zhendong Su, Chi Jin

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Princeton Language and Intelligence（普林斯顿语言与智能实验室） ； Department of Computer Science, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系） ； MiroMind 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Goedel-Code-Prover框架，通过分层证明搜索提升Lean4中代码验证的自动化水平，实现62%的成功率，优于现有基线方法。

Comments Published as a COLM paper

Screenshots or Tools? Eliciting Tool Use and Managing Multimodal Context in Hybrid GUI-MCP Computer-Use Agents

截图还是工具？在混合GUI-MCP计算机使用智能体中引出工具使用并管理多模态上下文

Siqi Fan, Minghao Li, Xiaoqian Ma, Wenhui Tan, Xiusheng Huang, Juntong Wu, Liujie Zhang, Shuo Shang, Weihang Chen

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

AI总结 该研究针对混合GUI-MCP计算机使用智能体，发现工具使用存在采用缺口，通过调整工具奖励与上下文压缩优化，提升了智能体性能并降低输入成本。

Beyond the Library: An Agentic Framework for Autoformalizing Research Mathematics

超越图书馆：用于自动形式化研究数学的智能体框架

Arshia Soltani Moakhar, Iman Gholami, Max Springer, Mahdi JafariRaviz, MohammadTaghi Hajiaghayi

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

AI总结 提出一种基于通用编码大语言模型的智能体自动形式化框架，通过多智能体管道和辅助引理技术，成功形式化了PutnamBench和STOC论文中的主要定理，其中两个证明无需额外公理。

Comments preprint

An Autonomous Scientific Knowledge Generation Framework for AI-Driven Scientific Discovery

一种用于人工智能驱动科学发现的自主科学知识生成框架

Dibakar Datta

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

AI总结 该研究提出自主科学知识生成框架，整合多种技术将科学出版物转化为适用于人工智能的知识库，以电光材料为例进行验证，实现从文献到知识库的转变，为人工智能驱动的科学发现提供了可扩展、领域独立的基础。

Comments 32 pages, 6 figures

Conformal Cascade: Distribution-Free Accuracy Guarantees for Multi-Tier LLM Inference

共形级联：多层大语言模型推理的无分布精度保证

Yifan Dou, Shikan Lian, Shibo Li

机构 * Department of Computer Science, Florida State University（佛罗里达州立大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究针对LLM级联推理成本高、置信分数校准不当等问题，提出共形级联框架，以共形预测集大小为推迟规则，提供无分布精度保证，在多基准测试中表现优于启发式级联，且无需模型训练，仅需黑盒API访问。

Towards Verifiable Transformers: Solver-Checkable Circuit Explanations

迈向可验证的Transformer：求解器可检查的电路解释

Neel Somani

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出Verifiable Transformers框架，通过将任务局部Transformer电路转化为有界、求解器可检查的声明，实现电路属性的形式化验证。

Comments 23 pages. v2: adds GPT-2-scale verified distillation (three-edge verified quote circuit), LayerNorm removal for sparsemax models, and gated localization protocols

Guardians and Offenders: A Survey on Harmful Content Generation and Safety Mitigation of LLM

守护者与违规者：大语言模型有害内容生成与安全缓解研究综述

Chi Zhang, Changjia Zhu, Junjie Xiong, Xiaoran Xu, Lingyao Li, Yao Liu, Zhuo Lu

机构 * University of South Florida（佛罗里达州立大学） ； Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学） 纠错

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

AI总结 综述大语言模型在内容创作中带来的风险与挑战，系统回顾相关研究，提出危害与防御统一分类法，分析越狱策略，评估缓解措施，指出评估局限，明确未来研究方向以推动语言技术稳健且符合伦理发展。

The Lattice Representation Hypothesis of Large Language Models

大语言模型的晶格表示假说

Bo Xiong

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出大语言模型的晶格表示假说，通过嵌入几何将概念层次和逻辑运算统一到线性表示中，实验表明LLM嵌入编码概念晶格及其逻辑结构。

Comments Published at ICLR 2026

A Survey on Hypergame Theory: Modelling Misaligned Perceptions and Nested Beliefs for Multi-Agent Systems

关于超博弈理论的综述：为多智能体系统建模错位感知与嵌套信念

Vince Trencsenyi, Agnieszka Mensfelt, Kostas Stathis

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

AI总结 本文综述了超博弈理论在多智能体系统中的应用，分析了其建模错位感知与嵌套信念的能力及现有研究中的趋势与挑战。

The LLMbda Calculus: AI Agents, Conversations, and Information Flow

LLMlambda 计算：人工智能代理、对话与信息流

Zac Garby, Andrew D. Gordon, David Sands

机构 * University of Nottingham, UK（诺丁汉大学） ； University of Edinburgh, UK（爱丁堡大学） ； Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； The University of Gothenburg, Sweden（哥德堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种无类型的lambda计算模型，用于形式化描述和验证人工智能代理中对话和信息流的安全性。

To Use AI as Dice of Possibilities with Timing Computation

将AI用作带有时序计算的可能性骰子

Jia Li, Vipin Kumar, Rui Zhang

机构 * Department of Surgery, University of Minnesota（明尼苏达大学外科系） ； Department of Computer Science & Engineering, University of Minnesota（明尼苏达大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出基于动词的范式，定义时序计算和可能性，使AI能作为实现思维语法的工具，并在乳腺癌患者数据上自动发现临床轨迹和反事实时序推断。

Aria: An Agent For Retrieval and Iterative Auto-Formalization via Dependency Graph

Aria: 基于依赖图的检索与迭代自动形式化智能体

Hanyu Wang, Ruohan Xie, Yutong Wang, Guoxiong Gao, Xintao Yu, Bin Dong

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

AI总结 提出Aria系统，通过两阶段思维图过程递归分解定理陈述为依赖图并构建形式化，结合AriaScorer验证语义正确性，在ProofNet、FATE-X和同调猜想数据集上显著超越现有方法。

Not All Proofs Are Equal: Evaluating LLM Proof Quality Beyond Correctness

并非所有证明都平等：超越正确性的LLM证明质量评估

Ivo Petrov, Jasper Dekoninck, Dimitar I. Dimitrov, Martin Vechev

机构 * INSAIT（INSAIT研究所） ； Sofia University "St. Kliment Ohridski"（索菲亚大学"圣克莱孟·奥赫里迪斯基"） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 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ProofRank基准，评估证明的简洁性、计算便捷性、认知简单性、多样性及适应性，揭示正确性之外的证明质量差异及优劣权衡。

Comments 9 main text pages, 36 total pages, Accepted at ICML 2026 AI for Math workshop

Evaluating LLM-Driven Summarisation of Parliamentary Debates with Computational Argumentation

评估基于大语言模型的议会辩论总结的论证内容

Eoghan Cunningham, Derek Greene, James Cross, Antonio Rago

机构 * School of Computer Science, University College Dublin（都柏林大学计算机科学学院） ； School of Politics and International Relations, University College Dublin（都柏林大学政治与国际关系学院） ； Department of Informatics, King’s College London（伦敦国王学院信息学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种评估议会辩论总结的框架，通过计算论证方法评估总结对辩论论证内容的忠实性，以欧洲议会辩论为例验证方法有效性。

Comments Accepted at KR'26 In The Wild Track. Camera Ready with additional supplementary materials

Pseudo-Formalization for Automatic Proof Verification

伪形式化用于自动证明验证

Slim Barkallah, Luke Bailey, Kaiyue Wen, Mohammed Abouzaid, Tengyu Ma

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

AI总结 本文提出了一种名为伪形式化的证明格式，该格式在保持自然语言灵活性的同时，保留了形式证明的模块性和精确性，通过块验证算法实现了对自然语言证明的高效验证，其在错误发现的精度和召回率上优于现有基线方法。

Comments 31 pages, code available at https://github.com/Slim205/pseudo-formalization

Intelligence as Managed Autonomy: Failure, Escalation, and Governance for Agentic AI Systems

智能作为受管自主：代理型AI系统的失败、升级与治理

Srini Ramaswamy

机构 * DNRS.ai USA（DNRS.ai美国公司） 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SMARt模型，通过形式化能力检测认知漂移、暂停推理、尝试恢复并在可靠性下降时放弃控制，以解决自主AI系统中的幻觉和持续不合理行为问题。

Comments This peer-reviewed paper is to appear in the Journal of Intelligent and Robotic Systems

Advancing Mathematics Research with AI-Driven Formal Proof Search

用AI驱动的形式证明搜索推进数学研究

George Tsoukalas, Anton Kovsharov, Sergey Shirobokov, Anja Surina, Moritz Firsching, Gergely Bérczi, Francisco J. R. Ruiz, Arun Suggala, Adam Zsolt Wagner, Eric Wieser, Lei Yu, Aja Huang, Miklós Z. Horváth, Andrew Ferraiuolo, Henryk Michalewski, Edward Lockhart, Codrut Grosu, Thomas Hubert, Matej Balog, Pushmeet Kohli, Swarat Chaudhuri

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Aarhus University（奥胡斯大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了如何利用大型语言模型生成形式证明，以解决开放性数学问题，并展示了AI辅助形式证明搜索在数学研究中的应用和贡献。

Comments The first three authors and the last author have equal contributions. The first three authors are in random order

Discovering Expert-Level Nash Equilibrium Algorithms with Large Language Models

利用大型语言模型发现专家级纳什均衡算法

Hanyu Li, Dongchen Li, Xiaotie Deng

机构 * CFCS, School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（计算机科学系，北京大学，北京，中国） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong, Pokfulam, Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学，薄扶林，香港） 纠错

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

AI总结 提出LegoNE框架，将专家证明策略编码为符号语言，自动验证算法的最坏情况保证，结合推理型LLM重新发现并改进了多人博弈的近似纳什均衡算法。

Comments accepted by Nature Communications

RAVEN: Retrieval-Augmented Vulnerability Exploration Network for Memory Corruption Analysis in User Code and Binary Programs

RAVEN: 用于用户代码和二进制程序中内存损坏分析的检索增强漏洞探索网络

Parteek Jamwal, Minghao Shao, Boyuan Chen, Achyuta Muthuvelan, Asini Subanya, Boubacar Ballo, Kashish Satija, Mariam Shafey, Mohamed Mahmoud, Moncif Dahaji Bouffi, Pasindu Wickramasinghe, Siyona Goel, Yaakulya Sabbani, Hakim Hacid, Mthandazo Ndhlovu, Eleanna Kafeza, Sanjay Rawat, Muhammad Shafique

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出RAVEN框架，结合LLM代理与检索增强生成，自动生成遵循Google Project Zero模板的漏洞分析报告，在105个样本上平均质量得分54.21%。

KBSpec: LLM-driven Formal Specification Generation with Evolving Domain Knowledge Base

KBSpec：基于演化领域知识库的LLM驱动形式化规约生成

Wenhan Wang, Zeyu Sun

专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)

AI总结 提出KBSpec方法，利用外部官方文档和内部验证器反馈的双源知识增强LLM，通过自演化知识库持续更新成功轨迹，无需调参或标注数据，在JML规约生成上验证通过率提升10-25%。

CognixShield: PoV-Guided Vulnerable API Usage Detection in Large Codebases via LLMs

CognixShield：基于LLM的、面向大型代码库的PoV引导式漏洞API使用检测

Quanzhi Fu, Wang Lingxiang, Wenjia Song, Gelei Deng, Yi Liu, Dan Williams, Ying Zhang

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)

AI总结 CognixShield是一款LLM驱动的框架，通过保留语义的AST碎片化、感知漏洞的多智能体RAG、PoV引导的语义推理三个核心组件，在57个Java应用上实现了优于现有工具的漏洞API使用检测性能。

Comments accepted in ESEM 2026

Introducing Large Language Models into the Design Flow of Time-Sensitive Networking

将大语言模型引入时间敏感网络的设计流程

Rubi Debnath, Luxi Zhao, Mohammadreza Barzegaran, Paul Pop, Sebastian Steinhorst

专题命中 代码与定理证明 ：planning(abstract)

AI总结 针对配置优化TSN网络的挑战，通过跨模型案例研究评估现有大语言模型能力，提出LLM辅助编排框架，介绍构建模块与管道，分析实际部署机会与局限，为评估LLM辅助TSN编排可行性提供路线图。

On Some Problems from the Kourovka Notebook

关于《库罗夫卡笔记本》中的一些问题

Wouter van Doorn, Elias Judin, Pietro Monticone, Daniel Morrison

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文解决《库罗夫卡笔记本》中八个群论问题，包括构建特定群、证明元素乘积取值情况、说明群阶与统计量不能确定单性、构造算子，还涉及确定生成群、证明幂图性质、探讨子群格情况及反驳秩不等式，且由形式推理主体在Lean中完成。

Comments 21 pages. Lean 4 formalisation: https://github.com/pitmonticone/Kourovka. v2: Expands the appendix with an account on problem selection and adds the MathOverflow provenance of Problem 18.50

FlexNGIA 2.0: Redesigning the Internet with Agentic AI -- Protocols, Services, and Traffic Engineering Designed, Deployed, and Managed by AI

FlexNGIA 2.0：利用智能AI重新设计互联网——由AI设计、部署和管理的协议、服务和流量工程

Mohamed Faten Zhani, Younes Korbi, Yamen Mkadem

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)

AI总结 面对沉浸式通信需求等带来的契机，FlexNGIA 2.0利用基于大语言模型的AI智能体自主编排、配置和演进网络，可动态调整多种网络方案。通过初步实验证明其能力，为新型智能AI驱动网络奠基，也指出了相关关键研究挑战。

Correctness, confidence, and context: Framing software assurance in the AI age

正确性、置信度与上下文：在人工智能时代构建软件保障

Mary Shaw

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)

AI总结 探讨软件工程中正确性相关挑战，指出传统方法与生成式人工智能在软件保障上的差异，呼吁系统思考保障技术，做出明智选择。

Comments 12 pages, 10 figures, text for invited keynote at FSE 2026 in Montreal. Revised after the conference to reflect discussions at the conference

Thermodynamic Limits of Proof

物理计数的计算复杂性

Tristan Simas

专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)

AI总结 研究物理计数的计算复杂性，提出决策商 Q 作为最小抽象，并证明多个复杂性理论结果。

Comments Main PDF: 35 pages, 4 tables. Supplementary: 26 pages, 2 tables. Lean 4 release artifact available at https://doi.org/10.5281/zenodo.18140965

SpecRL: Reinforcement Learning with Test-Based Completeness Rewards for Formal Specification Synthesis

通过负测试作为完整性信号的强化学习用于形式规范综合

Zhechong Huang, Zhao Zhang, Zeyu Sun, Huifeng Sun, Yingfei Xiong

专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)

AI总结 本文提出SpecRL框架，利用负测试比例作为规范完整性的信号，提升规范强度和验证成功率，实验显示其在不同模型规模上表现优异。

GCD: Garbled, Corrected, Demonstrandum -- Fixing and Proving Go's Extended GCD Implementation

GCD: 乱码、修正、证明——修复并验证Go语言的扩展GCD实现

Linard Arquint

专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)

AI总结 本文修复了Go标准库中extendedGCD实现的两个偏差，并使用Gobra和Lean进行了形式化验证，证明了正确性和终止性，同时发现AI代理可辅助验证过程。