Symbol-LLM: Leverage Language Models for Symbolic System in Visual Human Activity Reasoning
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
Comments Accepted by NeurIPS 2023
AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
Comments Accepted by NeurIPS 2023
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
专题命中 逻辑推理 :planning(title,abstract)
Comments PhD thesis; also available at http://kth.diva-portal.org/smash/get/diva2:1427745/FULLTEXT01.pdf
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
Comments Extended version, version of record accepted at the 20th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS-21)
专题命中 逻辑推理 :planning(title,abstract)
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
Comments 36 pages; 10 Figures
Journal ref Philosophies 2020, 5(4), 25
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
Comments Published in BRACIS 2018
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
Comments piblished on BRACIS 2017
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
Comments In Proceedings TARK 2019, arXiv:1907.08335
Journal ref EPTCS 297, 2019, pp. 121-139
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
Comments In Proceedings TARK 2019, arXiv:1907.08335
Journal ref EPTCS 297, 2019, pp. 106-120
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
Comments Accepted in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2019
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
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Comments to be published in TOCL ACM journal
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:1112.6275, arXiv:1202.1309
Journal ref Logical Methods in Computer Science, Volume 13, Issue 1 (March 17, 2017) lmcs:3204
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
Comments Long version of paper accepted to appear at the 2019 Indian Conference on Logic and Applictaions
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
Comments Presented at the 1st International Workshop on Argument for Agreement and Assurance (AAA 2013)
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
Comments This paper is the full version of the article that is to appear in the ENTCS proceedings of the 25th conference on the Mathematical Foundations of Programming Semantics (MFPS), April 2009, University of Oxford
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title,abstract)
Comments 32 pages
DIVE:通过多样性驱动的技能进化解锁冻结语言模型的自我提升
专题命中 逻辑推理 :reasoning(abstract);logical reasoning(abstract);verifier(abstract);分类 cs.CL
AI总结 DIVE是一种多样性驱动的无参数框架,可让冻结LLM从任务经验和验证器反馈中进化出自然语言技能,在多项推理任务上优于现有方法,还能实现模型间技能迁移,让小模型性能匹配或超越大模型。
从暴力到语义洞察:基于LLM的性能引导数据转换设计
机构 * Computer Vision Lab, CAIDAS & IFI, University of Würzburg(计算机视觉实验室、CAIDAS与IFI、乌尔姆大学)
专题命中 逻辑推理 :chain-of-thought(abstract,abstract_cn);reasoning(abstract);分类 cs.LG
AI总结 本文提出了一种基于LLM的性能引导数据转换设计方法,通过经验反馈实现闭环优化,减少穷举搜索需求,提升代码生成的准确性与任务对齐性。
形式分析几何:一种基于神经符号的多模态解析几何问题生成框架
机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University(西交利物浦大学)
专题命中 逻辑推理 :reasoning(abstract);math reasoning(abstract);verifier(abstract);分类 cs.AI
AI总结 研究解析几何问题生成,提出基于神经符号的FormalAnalyticGeo框架,利用CDL及四个大语言模型组件,无需人工注释自动生成问题,形成闭环,生成的AnalyticGeo7K数据集问题误差小,框架和数据集将公开。
NEST:新生编码隐写思想
专题命中 逻辑推理 :reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract);CoT(abstract);分类 cs.AI
AI总结 探讨模型在无害文本中隐藏秘密推理的隐写思维链,通过分类系统评估34个模型的隐写能力极限,测量相关指标并与基线比较,发现前沿模型无法联合推理嵌入,编码能力已达标,强调持续评估隐写风险的必要性。
在LLM中诊断CFG解释
机构 * X-LANCE Lab, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China(上海交通大学计算机科学学院X-LANCE实验室) ; AISpeech Co., Ltd., Suzhou, China(上海AI语音有限公司) ; Shanghai Innovation Institution, Shanghai, China(上海创新研究所) ; Jiangsu Key Lab of Language Computing, Suzhou, China(江苏省语言计算重点实验室) ; Suzhou Laboratory, Suzhou, China(苏州实验室)
专题命中 逻辑推理 :CoT(abstract,abstract_cn);reasoning(abstract);分类 cs.AI
AI总结 研究LLM在处理新上下文无关文法时能否生成语法正确、行为功能和语义忠实的输出,揭示LLM在语法、行为和语义层面的层次退化问题。
验证何时有效?对LLM作为解决方案验证器的深入探讨
机构 * Agentic Learning AI Lab, New York University(代理学习人工智能实验室,纽约大学)
专题命中 逻辑推理 :reasoning(abstract);logical reasoning(abstract);verifier(abstract);分类 cs.CL
AI总结 研究探讨了在何种条件下验证有效,通过分析37个模型在9个基准测试中的表现,发现跨模型家族验证效果优于自验证,且验证收益随模型相似性增加而降低。
Comments Accepted at ICLR 2026 AI with Recursive Self-Improvement workshop
从表格数据文档中验证声明的多智能体方法
机构 * University of British Columbia(不列颠哥伦比亚大学)
专题命中 逻辑推理 :reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract);verifier(abstract);分类 cs.CL
AI总结 本文提出多智能体框架MACE,通过规划器、执行器和验证器三个智能体,实现可解释的表格数据验证,实验显示其在多个数据集上达到SOTA性能,且在参数较少时仍表现优异。
基于DSPy的声明式学习优化大语言模型提示工程
机构 * Vasavi College of Engineering(瓦萨维工程学院) ; Amazon(亚马逊) ; Texas(德克萨斯州)
专题命中 逻辑推理 :reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract);planning(abstract);分类 cs.LG
AI总结 本文提出基于DSPy的声明式学习方法,通过符号规划、无梯度优化和自动模块重写提升提示优化的可靠性、效率和泛化能力,实验显示事实准确率提升30-45%,幻觉率降低25%。
Comments Best paper Award ,IEEE International Conference on Emerging Smart Computing and Informatics (ESCI) Pune, India. Mar 11-13, 2026
EcoThink: 一种绿色自适应推理框架,用于可持续和可及的智能体
机构 * The University of Sydney(悉尼大学) ; University of Liverpool(利物浦大学)
专题命中 逻辑推理 :reasoning(abstract);chain-of-thought(abstract);CoT(abstract);分类 cs.AI
AI总结 本文提出EcoThink框架,通过轻量级路由器动态评估查询复杂度,减少推理能耗40.4%,提升AI可持续性和可及性。
Comments Accepted by WWW 2026