Understanding Narratives through Dimensions of Analogy
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract,journal_ref)；logical reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
Journal ref IJCAI 2022 workshop on Qualitative Reasoning
AI 大模型
大模型推理能力
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
1. 逻辑推理 3016 篇
MechAInistic: An LLM-guided Multi-Agent System for Reasoning over Genome-Scale Constraint-Based Metabolic Models
MechAInistic：一种由大语言模型引导的多智能体系统，用于基于基因组规模的约束代谢模型进行推理
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
AI总结 研究旨在降低基于约束的代谢建模使用门槛，开发了MechAInistic多智能体系统，借助大语言模型，围绕特定模式将自然语言问题转化为可执行工作流程，通过两个免疫细胞代谢模型用例验证，能生成可追溯的治疗假设。
Comments 23 pages, 6 figures,
Supporting Autonomous Process Execution within a Multi-Perspective Constraint Frame via Numeric Planning
通过数值规划在多视角约束框架内支持自主流程执行
专题命中 逻辑推理 ：planning(title)；分类 cs.AI
AI总结 研究在人工智能增强业务流程管理系统中，通过引入新工具，用多视角约束增强流程框架，为部分流程执行推荐最优延续，经实证评估该技术具可扩展性和有效性，能支持自主及约束感知决策。
Verifier-Guided Twelve-Tone Composition: A Generate-Verify-Repair Harness for Symbolic Music Generation
验证器引导的十二音作曲：用于符号音乐生成的生成-验证-修复框架
专题命中 逻辑推理 ：verifier(title)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对大语言模型生成退化十二音乐谱的问题，提出神经符号框架，通过生成-验证-修复-追踪循环提升事件局部一致性，经实验该框架提高了交付率和检查通过率，专家盲评显示其生成的作品在多方面更受青睐。
LLM-Driven Collaborative Model for Untangling Commits via Explicit and Implicit Dependency Reasoning
基于显式和隐式依赖推理的大语言模型驱动的提交解缠协作模型
机构 * State Key Laboratory of Complex \& Critical Software Environment (SKLCCSE), School of Computer Science ； Engineering, Beihang University Beijing China ； SKLCCSE, School of Computer Science ； School of Computing ； Data Science, The University of Hong Kong Hong Kong SAR China ； Engineering, Beihang University ； Data Science, The University of Hong Kong
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
AI总结 针对开发者常产生的缠结提交问题，提出ColaUntangle协作框架，集成大语言模型驱动智能体，构建显式和隐式上下文捕捉信息，经实验验证，该框架在提交解缠任务中性能优于基线，凸显基于大语言模型协作框架的潜力。
Mechanistic Interpretability for Neural Networks: Circuits, Sparse Features and Symbolic Reasoning
神经网络的机械可解释性：电路、稀疏特征和符号推理
机构 * The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； VSB—Technical University of Ostrava（奥斯特拉瓦技术大学）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.LG
AI总结 研究神经网络机械可解释性，通过Transformer电路分析、Sparse Autoencoders等工具应对叠加等挑战，探索控制模型行为方法，还将机械见解与神经符号人工智能框架联系，以实现神经网络内部算法逆向工程及可解释。
Comments 20 pages
Understanding Why Language Models Hallucinate: Testing Reasoning Against Priors
理解语言模型为何产生幻觉：针对先验知识的推理测试
机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出推理错位假说，认为幻觉源于模型偏向统计显著的潜在关联而非遵循提示约束，并通过TrapQA测试集验证了两种偏差模式。
Comments Project page: https://neohughus.github.io/Understanding_Why_Language_Models_Hallucinate/
BrepCoder: A Unified Multimodal Large Language Model for Multi-task B-rep Reasoning
BrepCoder: 用于多任务B-rep推理的统一多模态大语言模型
机构 * Chungnam National University（全南国立大学）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.LG
AI总结 提出BrepCoder，一种统一的多模态大语言模型，通过将CAD建模序列转换为类Python代码并与B-rep对齐，采用两阶段训练策略，实现从B-rep输入执行多种CAD任务，包括补全、纠错和问答。
ScholarSum: Student-Teacher Abstractive Summarization via Knowledge Graph Reasoning and Reflective Refinement
ScholarSum：基于知识图谱推理与反思性精炼的师生式抽象摘要生成
机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.CL
AI总结 提出ScholarSum框架，通过构建层次知识图谱引导学生生成初稿，并利用教师式审阅者迭代检查与修正，实现科学文献摘要的流畅性与事实一致性。
Reason, Retrieve, Re-rank: A Zero-Shot Reasoning-Aware Framework for Composed Video Retrieval
推理、检索、重排序：一种用于组合视频检索的零样本推理感知框架
机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.LG
AI总结 提出R3-CoVR零样本管道，通过多模态大模型推理编辑后状态、对比编码检索和约束感知重排序，在CVPR 2026 VidLLMs挑战赛上达到91.9% R@1和98.2% R@10。
Streamlined Constraint Reasoning via CNN Pattern Recognition on Enumerated Solutions
通过枚举解的CNN模式识别实现约束推理简化
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出了一种新的方法，通过枚举可行解并训练卷积神经网络来识别结构模式，从而生成MiniZinc约束流式器，以提高约束编程中硬问题的求解效率。
Deterministic Event-Graph Substrates as World Models for Counterfactual Reasoning
确定性事件-图子结构作为世界模型用于反事实推理
机构 * Tesseract Academy（Tesseract学院）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出事件图子结构作为世界模型，通过结构化干预词汇fork日志来回答反事实查询，证明了解释性与反事实性查询的对偶性，并在CLEVRER验证规模上评估了基于领域无关子结构运行时的C++解释器。
Comments 10 pages, 3 figures, 2 tables
LANTERN: LLM-Augmented Neurosymbolic Transfer with Experience-Gated Reasoning Networks
LANTERN：基于大语言模型的神经符号迁移与经验门控推理网络
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； Department of Computer Science（计算机科学系）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
AI总结 LANTERN通过生成自动机、语义聚合和自适应门控方法，实现多源神经符号迁移，提升样本效率和鲁棒性。
AS2 -- Attention-Based Soft Answer Sets: An End-to-End Differentiable Neuro-Soft-Symbolic Reasoning Architecture
AS2 -- 基于注意力的软答案集：一种端到端可微的神经-软符号推理架构
机构 * Clemson University（克莱姆森大学）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
AI总结 AS2提出一种端到端可微的神经-软符号推理架构，通过软连续近似替代离散求解器，实现约束满足反馈的可微传递，提升在视觉数独和MNIST加法任务中的性能。
LLM Routing as Reasoning: A MaxSAT View
LLM路由作为推理：一种MaxSAT视角
机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出基于约束的LLM路由方法，将其建模为加权MaxSAT问题，通过自然语言反馈生成硬约束和软约束，实验证明语言反馈能产生近可行推荐集，揭示了语言条件下的结构化约束优化。
Beyond Pixels: Visual Metaphor Transfer via Schema-Driven Agentic Reasoning
超越像素：通过基于模式的代理推理实现视觉隐喻转移
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文脉） ； University of Konstanz（康斯坦茨大学） ； National Cheng-Kung University（国立成功大学）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出基于模式的代理推理框架，实现视觉隐喻转移，通过多代理协作提升隐喻生成的抽象逻辑与视觉创造力。
Comments 11 pages, 10 figures
AMS-IO-Bench and AMS-IO-Agent: Benchmarking and Structured Reasoning for Analog and Mixed-Signal Integrated Circuit Input/Output Design
AMS-IO-Bench 和 AMS-IO-Agent：用于模拟和混合信号集成电路输入/输出设计的基准测试与结构化推理
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出 AMS-IO-Agent 和 AMS-IO-Bench，通过结构化推理提升模拟和混合信号集成电路输入/输出设计效率，实现高通过率和缩短设计周期。
Comments 8 pages, 5 figures. Accepted to AAAI 2026
Wavelet Logic Machines: Learning and Reasoning in the Spectral Domain Without Neural Networks
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.LG
HyDRA: A Hybrid-Driven Reasoning Architecture for Verifiable Knowledge Graphs
机构 * WU Executive Academy（维也纳执行学院）
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.LG
Comments 8 pages, 4 figures
LevelRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Multi-hop Logic Planning over Rewriting Augmented Searchers
专题命中 逻辑推理 ：planning(title)；分类 cs.CL
Comments First submit
Let's Think Var-by-Var: Large Language Models Enable Ad Hoc Probabilistic Reasoning
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.CL
Mapping the Neuro-Symbolic AI Landscape by Architectures: A Handbook on Augmenting Deep Learning Through Symbolic Reasoning
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
Comments 57 pages
Investigating AI's Challenges in Reasoning and Explanation from a Historical Perspective
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
Exploiting Transformer in Sparse Reward Reinforcement Learning for Interpretable Temporal Logic Motion Planning
专题命中 逻辑推理 ：planning(title)；分类 cs.AI
Comments IEEE Robotics and Automation Letters
Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, 2023
Tackling the DM Challenges with cDMN: A Tight Integration of DMN and Constraint Reasoning
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
Comments Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP). arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2005.09998
Neural Unification for Logic Reasoning over Natural Language
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.CL
Comments Accepted at EMNLP2021 Findings
Aleatoric Description Logic for Probailistic Reasoning (Long Version)
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
Comments Short version submitted to DL2021
Reasoning about Agent Programs using ATL-like Logics
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
Journal ref In Proceedings of the European Conference on Logics in Artificial Intelligence (JELIA), volume 7519 of LNCS, pages 437-449, 2012
A logic for reasoning about ambiguity
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
Comments Some of the material in this paper appeared in preliminary form in "Ambiguous langage and differences of belief" (see arXiv:1203.0699)
Reasoning About Knowledge of Unawareness Revisited
专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
Comments In Proceedings of Twelfth Conference on Theoretical Aspects of Rationality and Knowledge, 2009, pp. 166-173
