大模型推理能力

Draw2Think: Harnessing Geometry Reasoning through Constraint Engine Interaction

Draw2Think: 通过约束引擎交互增强几何推理

Juncheng Hu, Jiawei Du, Xin Zhang, Joey Tianyi Zhou

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Centre for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research（科技研究局前沿人工智能研究中心） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research（科技研究局高性能计算研究所） 纠错

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

AI总结 Draw2Think通过与GeoGebra约束引擎交互，将几何推理从潜在空间推断转换为与约束引擎的代理交互，从而提高几何推理的准确性和可验证性。

Learning Bilevel Policies over Symbolic World Models for Long-Horizon Planning

在符号世界模型上学习双层策略以实现长周期规划

Dillon Z. Chen, Till Hofmann, Toryn Q. Klassen, Sheila A. McIlraith

机构 * Vector Institute（向量研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） ； LAAS-CNRS（Laas--cnrs） ； University of Toulouse（图卢兹大学） ； RWTH Aachen University（亚琛工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种结合低层模仿学习和高层符号抽象的双层策略，用于解决长周期规划问题，通过BISON系统在扩展的MetaWorld基准上验证了其在处理大量物体和长周期任务上的优越性。

ReSS: Learning Reasoning Models for Tabular Data Prediction via Symbolic Scaffold

ReSS: 通过符号支架学习表格数据预测的推理模型

Chenlang Yi, Gang Li, Zizhan Xiong, Tue Minh Cao, Yanmin Gong, My T. Thai, Tianbao Yang

机构 * Department of Computer Science & Engineering, Texas A&M University（德克萨斯A&M大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science, University of Florida（佛罗里达大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出ReSS框架，通过符号支架结合神经推理模型，提升表格数据预测的准确性和可解释性，实验表明其在医疗和金融领域优于传统决策树和标准微调方法。

Spatiotemporal Robustness of Temporal Logic Tasks using Multi-Objective Reasoning

基于多目标推理的时序逻辑任务时空鲁棒性

Oliver Schön, Lars Lindemann

机构 * Automatic Control Laboratory, ETH Zürich（自动化控制实验室，苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了通过多目标推理处理时序逻辑任务的时空鲁棒性，提出了一种新的时空鲁棒性定义，能够同时考虑空间和时间扰动，并展示了其在多智能体机器人、智慧城市和空中交通管制等交互系统中的应用。

Comments 30 pages, 6 figures, to be published at the 38th International Conference on Computer Aided Verification 2026

Natural Synthesis: Outperforming Reactive Synthesis Tools with Large Reasoning Models

自然合成：用大推理模型超越反应合成工具

Frederik Schmitt, Matthias Cosler, Niklas Metzger, Julian Siber, Vladimir Krsmanovic, Mohamed Ghanem, Bernd Finkbeiner

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA 情报安全中心） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合大推理模型与模型检查器的神经符号方法，用于反应合成，能解决更多基准测试并扩展到参数化系统，同时引入自然语言规范自动形式化步骤，实现端到端的工作流程。

Towards Generalizable Reasoning: Group Causal Counterfactual Policy Optimization for LLM Reasoning

迈向通用性推理：面向LLM推理的群体因果反事实策略优化

Jingyao Wang, Peizheng Guo, Wenwen Qiang, Jiahuan Zhou, Huijie Guo, Changwen Zheng, Hui Xiong

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王宣计算机技术研究所） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本文提出群体因果反事实策略优化方法，通过反事实奖励提升LLM推理的通用性，强调推理过程的鲁棒性和有效性，实验验证其有效性。

From Passive Reuse to Active Reasoning: Grounding Large Language Models for Neuro-Symbolic Experience Replay

从被动重用来主动推理：为神经符号经验回放构建大型语言模型

Yanan Xiao, Yixiang Tang, Zechen Feng, Lu Jiang, Minghao Yin, Pengyang Wang

机构 * Affiliation（机构1） 纠错

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

AI总结 本文提出神经符号经验回放框架，通过将经验回放从被动样本重用机制转变为知识构建的主动引擎，解决语言推理与数值优化的不兼容问题，提升样本效率和收敛速度。

NEXUS: Continual Learning of Symbolic Constraints for Safe and Robust Embodied Planning

NEXUS：用于安全和稳健体素规划的符号约束连续学习

Tiehan Cui, Peipei Liu, Yanxu Mao, Congying Liu, Mingzhe Xing, Datao You

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation（人工智能与自动化学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； School of Software（软件学院） ； Henan University（河南大学） ； Institute of Information Engineering（信息工程研究所） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； School of Cyberspace Security（网络空间安全学院） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 NEXUS通过模块化框架实现体素代理的连续学习，将符号 artifacts 用于符号 grounding 和知识演化，将概率风险评估转化为确定性硬约束，提升任务成功率并抵御对抗攻击。

Zero-Shot Signal Temporal Logic Planning with Disjunctive Branch Selection in Dynamic Semantic Maps

动态语义地图中基于零样本信号时间逻辑的规划与离散分支选择

Bowen Ye, Ancheng Hou, Junyue Huang, Ruijia Liu, Xiang Yin

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, the Ministry of Education of China（中国教育部系统控制与信息处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种零样本STL规划求解器，通过映射条件Transformer与轻量启发式结合，有效处理复杂离散子公式，利用传递强化学习确保时间一致性和逻辑连贯性，实验证明其在动态语义地图中具有优越的零样本泛化能力。

Aligning Perception, Reasoning, Modeling and Interaction: A Survey on Physical AI

对齐感知、推理、建模与交互：物理AI的综述

Kun Xiang, Terry Jingchen Zhang, Yinya Huang, Jixi He, Zirong Liu, Yueling Tang, Ruizhe Zhou, Lijing Luo, Youpeng Wen, Xiuwei Chen, Bingqian Lin, Jianhua Han, Hang Xu, Hanhui Li, Bin Dong, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（云网智能技术有限公司） ； Peking University and Beijing International Center for Mathematical Research（北京大学和北京国际数学研究中心） 纠错

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

AI总结 本文综述了物理AI，探讨了理论物理推理与应用物理理解的区别，并分析了基于物理的方法如何提升AI在现实世界中的理解能力，推动更安全、可推广的AI系统。

LegalDrill: Diagnosis-Driven Synthesis for Legal Reasoning in Small Language Models

LegalDrill: 以诊断驱动合成促进小型语言模型中的法律推理

Tianchun Li, Haochen Liu, Vishwa Pardeshi, Xingchen Wang, Tianci Liu, Huijun Zhao, Wei Fan, Jing Gao

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Fidelity Investments（富达投资） 纠错

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

AI总结 LegalDrill通过精细提示提取并迭代优化教师模型的推理轨迹，结合自我反思验证选择有效数据，提升小型语言模型的法律推理能力，无需稀缺专家标注。

Comments ACL 2026 Industry Track

Can Large Language Models Adequately Perform Symbolic Reasoning Over Time Series?

大型语言模型能否在时间序列上进行充分的符号推理？

Zewen Liu, Juntong Ni, Xianfeng Tang, Max S. Y. Lau, Qi He, Wenpeng Yin, Wei Jin

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Amazon（亚马逊） ； Microsoft（微软） ； Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SymbolBench基准，评估大型语言模型在时间序列上的符号推理能力，结合遗传编程构建闭环系统，揭示模型在科学发现中的优势与局限。

Comments camera_ready

Where Reasoning Breaks: Logic-Aware Path Selection by Controlling Logical Connectives in LLMs Reasoning Chains

推理中逻辑的断裂：通过控制LLM推理链中的逻辑连接词进行逻辑感知路径选择

Seunghyun Park, Yuanyuan Lei

机构 * 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

AI总结 本文研究LLM在多步逻辑推导中的脆弱性，提出通过干预逻辑连接词选择来提升推理准确性，采用多层框架优化逻辑关键节点，实现准确率与效率的平衡。

Journal ref 2026 ACL Findings

Revac: A Social Deduction Reasoning Agent

Revac：一个社交推理解谜代理

Mihir Shriniwas Arya, Avinash Anish, Aditya Ranjan

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； RV College of Engineering（RV 工程学院） ； Department of Information Science and Engineering（信息科学与工程系） ； Department of Artificial Intelligence and Machine Learning（人工智能与机器学习系） 纠错

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

AI总结 Revac-8通过整合记忆玩家分析、社交图分析和动态语气选择，解决了社交推理解谜中的不确定性推理与欺骗适应问题，实现了在高风险社交环境中的卓越表现。

MIRROR: Converging Cognitive Principles as Computational Mechanisms for AI Reasoning

MIRROR：将认知原则转化为AI推理的计算机制

Nicole Hsing

机构 * arcarae 纠错

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

AI总结 MIRROR通过将人类认知原理转化为计算机制，提升了多轮对话中在注意力干扰下的约束维持能力，验证了平行处理与整合合成的互补性。

NumCoKE: Ordinal-Aware Numerical Reasoning over Knowledge Graphs with Mixture-of-Experts and Contrastive Learning

NumCoKE: 基于混合专家和对比学习的图知识中有序意识数值推理

Ming Yin, Zongsheng Cao, Qiqing Xia, Chenyang Tu, Neng Gao

机构 * State Key Laboratory of Cyberspace Security Defense（网络空间安全防御国家重点实验室） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； Department of Information Science, Tsinghua University（清华大学信息学院） 纠错

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

AI总结 本文提出NumCoKE框架，通过混合专家和对比学习解决知识图谱中数值推理的语义整合不足和有序区分困难问题，实验表明其在不同属性分布下表现优越。

Comments Update

ChemDFM-R: A Chemical Reasoning LLM Enhanced with Atomized Chemical Knowledge

ChemDFM-R: 一种增强原子化化学知识的化学推理大语言模型

Zihan Zhao, Ziping Wan, Lu Chen, Xuanze Lin, Shiyang Yu, Situo Zhang, Da Ma, Zichen Zhu, Danyang Zhang, Huayang Wang, Zhongyang Dai, Liyang Wen, Bo Chen, Xin Chen, Kai Yu

机构 * X-LANCE Lab, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（X-LANCE实验室、计算机科学学院、上海交通大学、上海、中国） ； Suzhou Laboratory, Suzhou, China（苏州实验室、苏州、中国） ； Shanghai Innovation Institution, Shanghai, China（上海创新研究院、上海、中国） ； Jiangsu Key Lab of Language Computing, Suzhou, China（江苏省语言计算重点实验室、苏州、中国） ； School of Chemistry and Chemical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（化学与化工学院、上海交通大学、上海、中国） 纠错

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

AI总结 本文提出ChemDFM-R，通过构建原子化化学知识库ChemFG并采用混合源蒸馏方法，提升模型对化学原理和反应逻辑的理解，实现优于通用和领域大模型的化学推理能力。

Comments 20 figures, 5 tables

Stop Fixating on Prompts: Reasoning Hijacking and Constraint Tightening for Red-Teaming LLM Agents

不要执着于提示：针对LLM代理的推理劫持与约束紧缩

Yanxu Mao, Peipei Liu, Tiehan Cui, Congying Liu, Mingzhe Xing, Datao You

机构 * School of Software, Henan University（河南大学软件学院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出JailAgent框架，通过触发提取、推理劫持和约束紧缩三个阶段，避免修改用户提示，提升跨模型和跨场景的性能。

PoTable: Towards Systematic Thinking via Plan-then-Execute Stage Reasoning on Tables

PoTable：通过表格推理中的计划-执行阶段推理实现系统性思维

Qingyang Mao, Qi Liu, Zhi Li, Mingyue Cheng, Zheng Zhang, Rui Li

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学认知智能国家重点实验室） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

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

AI总结 本文提出PoTable，一种基于计划-执行阶段的表格推理方法，通过明确的分析阶段和代码生成机制提升推理的系统性和可解释性。

Comments Accepted by IEEE TKDE 2026

Reasoning in a Combinatorial and Constrained World: Benchmarking LLMs on Natural-Language Combinatorial Optimization

在组合与约束世界中的推理：在自然语言组合优化上对LLM的基准测试

Xia Jiang, Jing Chen, Cong Zhang, Jie Gao, Chengpeng Hu, Chenhao Zhang, Yaoxin Wu, Yingqian Zhang

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Brandenburg University of Technology（勃兰登堡工业大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 本文提出NLCO基准测试，评估LLM在组合优化中的推理能力，涵盖43个问题，通过四层分类体系进行细粒度评估，发现随着问题规模增大，LLM的性能下降，尤其是在图结构问题和瓶颈目标上表现较差。

Beyond Accuracy: Diagnosing Algebraic Reasoning Failures in LLMs Across Nine Complexity Dimensions

超越准确性：在九个复杂性维度上诊断大语言模型的代数推理失败

Parth Patil, Dhruv Kumar, Yash Sinha, Murari Mandal

机构 * Department of Computer Science & Information Systems BITS Pilani（比拉理工学院皮拉尼校区计算机科学与信息系统系） ； School of Computer Engineering, KIIT Bhubaneshwar（KIIT布巴内斯瓦尔分校计算机工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一个九维代数复杂性框架，通过独立调整每个复杂性因素来诊断大语言模型的代数推理失败，发现工作内存是主要瓶颈，识别出五个关键维度以全面评估模型能力。

Comments Under Review as a conference paper at COLM 2026

Vision-as-Inverse-Graphics Agent via Interleaved Multimodal Reasoning

通过交错多模态推理的视觉-反图形代理

Shaofeng Yin, Jiaxin Ge, Zora Zhiruo Wang, Chenyang Wang, Xiuyu Li, Michael J. Black, Trevor Darrell, Angjoo Kanazawa, Haiwen Feng

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Impossible, Inc.（Impossible公司） 纠错

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

AI总结 本文提出VIGA框架，通过符号逻辑与视觉感知的交叉验证，解决视觉语言模型在单次设置中重建图像的挑战，支持2D文档生成、3D重建等任务。

Comments Project page: https://fugtemypt123.github.io/VIGA-website/

Compositional Neuro-Symbolic Reasoning

组合式神经符号推理

Anugyan Das, Omkar Ghugarkar, Vishvesh Bhat, Asad Aali

机构 * CoreThink AI ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合神经和符号方法的推理框架，通过提取网格对象结构、利用神经先验提出变换候选方案并过滤假设，提升ARC-AGI-2任务表现，无需任务特定微调或强化学习。

SemLoc: Structured Grounding of Free-Form LLM Reasoning for Fault Localization

SemLoc：基于结构化语义绑定的自由形式LLM推理故障定位

Zhaorui Yang, Haichao Zhu, Qian Zhang, Rajiv Gupta, Ashish Kundu

机构 * UC Riverside（加州大学河滨分校） ； Cisco Research（思科研究院） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 SemLoc通过结构化语义绑定将自由形式LLM推理转化为封闭中间表示，结合语义违反光谱提升故障定位精度，实现7.6%的代码检查效率提升。

T-Norm Operators for EU AI Act Compliance Classification: An Empirical Comparison of Lukasiewicz, Product, and Gödel Semantics in a Neuro-Symbolic Reasoning System

T-范数运算符用于欧盟人工智能法案合规分类：在神经符号推理系统中对Lukasiewicz、Product和Gödel语义的实证比较

Adam Laabs

机构 * TriStiX S.L.（TriStiX公司） 纠错

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

AI总结 研究比较了三种T-范数运算符在神经符号推理系统中的表现，发现Gödel运算符在准确性与召回率上表现最佳，但存在少量误报，而Product和Lukasiewicz运算符在零误报情况下表现较弱。

Comments 11 pages, 8 tables, open-source code and dataset at https://github.com/TriStiX-LS/LggT-core

CVPD at QIAS 2026: RAG-Guided LLM Reasoning for Al-Mawarith Share Computation and Heir Allocation

QIAS 2026上的CVPD：基于RAG的LLM推理用于阿尔-马瓦里什继承计算与继承人分配

Wassim Swaileh, Mohammed-En-Nadhir Zighem, Hichem Telli, Salah Eddine Bekhouche, Abdellah Zakaria Sellam, Fadi Dornaika, Dimitrios Kotzinos

机构 * ETIS (UMR 8051), CY Cergy Paris Univ., ENSEA, CNRS（ETIS（UMR 8051），CY塞尔吉巴黎大学，ENSEA，法国国家科学研究中心） ； VSC Laboratory, Department of Electronics and Automation, University of Biskra（VSC实验室，电子与自动化系，比斯克拉大学） ； Computer Engineering Dept, Sana'a Community College（计算机工程系，萨那社区学院） ； CNR-ISASI "E. Caianiello"（意大利国家研究委员会-智能系统自动化研究所（ISASI）"E. Caianiello"） ； Ikerbasque（伊克尔巴斯克） 纠错

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

AI总结 本文提出基于RAG的系统，通过规则驱动的数据生成、混合检索与模式约束输出验证，提升阿拉伯法律推理任务的可靠性。

LLM-Driven Reasoning for Constraint-Aware Feature Selection in Industrial Systems

基于大语言模型的约束感知特征选择方法用于工业系统

Yuhang Zhou, Zhuokai Zhao, Ke Li, Spilios Evmorfos, Gökalp Demirci, Mingyi Wang, Qiao Liu, Qifei Wang, Serena Li, Weiwei Li, Tingting Wang, Mingze Gao, Gedi Zhou, Abhishek Kumar, Xiangjun Fan, Lizhu Zhang, Jiayi Liu

机构 * Meta AI 纠错

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

AI总结 本文提出MoFA框架，利用大语言模型进行序列推理特征选择，解决工业系统中标注数据有限和多约束问题，通过结构化提示和可解释推理提升模型精度与效率。

Comments 11 pages, 2 tables

Thinking with Tables: Enhancing Multi-Modal Tabular Understanding via Neuro-Symbolic Reasoning

基于表格的思考：通过神经符号推理增强多模态表格理解

Kun-Yang Yu, Zhi Zhou, Shi-Yu Tian, Xiao-Wen Yang, Zi-Yi Jia, Ming Yang, Zi-Jian Cheng, Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，中国） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（人工智能学院，南京大学，中国） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, China（智能科学与技术学院，南京大学，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出TWT框架，通过神经符号推理解决表格数据结构多样性、特征依赖复杂性及任务异质性问题，在八个数据集上验证了其在多模态表格理解任务中的优越性能。

Comments 20 pages, 6 figures

GeoSketch: A Neural-Symbolic Approach to Geometric Multimodal Reasoning with Auxiliary Line Construction and Affine Transformation

GeoSketch: 一种基于神经符号的方法，用于几何多模态推理中的辅助线构造与仿射变换

Shichao Weng, Zhiqiang Wang, Yuhua Zhou, Rui Lu, Ting Liu, Zhiyang Teng, Xiaozhang Liu, Hanmeng Liu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； IFLYTEK CO.LTD（若lytek有限公司） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Hainan University（海南大学） 纠错

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

AI总结 GeoSketch通过整合感知、符号推理和绘图动作模块，实现动态几何推理，提升多模态推理的准确性和解决问题的成功率。

ORACLE: Optimizing Reasoning Abilities of Large Language Models via Constraint-Led Synthetic Data Elicitation

ORACLE：通过约束引导的合成数据激发方法优化大语言模型的推理能力

Zhuojie Yang, Wentao Wan, Keze Wang

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

AI总结 ORACLE通过结合生成式模型与符号监督，实现对多步骤推理数据的细粒度验证，提升大语言模型的推理能力，在六个基准测试中表现优异。

Comments Accepted by AAAI 2026