大模型推理能力

I Would If I Could: Reasoning about Dynamics of Actions in Multi-Agent Systems

若我能的话：多智能体系统中行动动态的推理

Rustam Galimullin, Hermine Grosinger, Munyque Mittelmann

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)

AI总结 本文提出ATL-D和ATEL-D，用于建模智能体行动的动态授予与撤销过程及其对知识的影响，探讨了逻辑表达力、规范系统关系及计算复杂性。

Comments This is an extended version of the paper with the same title that will appear in KR 2026, and which contains a technical appendix with proof details

Enhancing Local Life Service Recommendation with Agentic Reasoning in Large Language Model

通过大语言模型中的代理推理增强本地生活服务推荐

Shiteng Cao, Xiaochong Lan, Yuwei Du, Jie Feng, Yinxing Liu, Xinlei Shi, Yong Li

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)

AI总结 本文提出一种联合预测生活需求和服务推荐的框架，通过行为聚类和强化学习提升推荐准确性。

Human-AI Interaction: Evaluating LLM Reasoning on Digital Logic Circuit included Graph Problems, in terms of creativity in design and analysis

人类-人工智能交互：评估LLM在包含图问题的数字逻辑电路中的推理能力，就设计和分析的创造性而言

Yogeswar Reddy Thota, Setareh Rafatirad, Homayoun Houman, Tooraj Nikoubin

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)

AI总结 评估LLM在数字逻辑电路问题中的推理能力，发现其在复杂问题上与官方答案存在差距，且易陷入教科书模板。

Meta-GPT: Decoding the Metasurface Genome with Generative Artificial Intelligence

Meta-GPT：用生成式人工智能解码元表面基因组

David Dang, Stuart Love, Meena Salib, Quynh Dang, Samuel Rothfarb, Mysk Alnatour, Andrew Salij, Hou-Tong Chen, Ho Wai, Lee, Wilton J. M. Kort-Kamp

专题命中 逻辑推理 ：chain-of-thought(abstract,comments)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG；reasoning(comments)

AI总结 Meta-GPT通过METASTRINGS符号语言实现光子学设计，以生成式人工智能解码元表面基因组。

Comments Keywords: Physics-informed machine learning; Transformer models; Reinforcement learning; Chain-of-thought reasoning; Metasurfaces; Nanophotonics; Inverse design

DeepTx: Real-Time Transaction Risk Analysis via Multi-Modal Features and LLM Reasoning

Yixuan Liu, Xinlei Li, Yi Li

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)

Comments Accepted to ASE'25

From Classical Rationality to Contextual Reasoning: Quantum Logic as a New Frontier for Human-Centric AI in Finance

Fabio Bagarello, Francesco Gargano, Polina Khrennikova

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)

Comments 19 pages, 5 figures, preprint version. Forthcoming in: Journal of Quantum Economics and Finance

Comp-LTL: Temporal Logic Planning via Zero-Shot Policy Composition

Taylor Bergeron, Zachary Serlin, Kevin Leahy

专题命中 逻辑推理 ：planning(title)

Comments 16 pages, 11 figures. Updated to reflect additional results

Logic of Awareness in Agent's Reasoning

Yudai Kubono, Teeradaj Racharak, Satoshi Tojo

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)

Comments A version reflecting the corrections of errors. The results are the same as originally stated. The erratum to arXiv:2309.09214v2 is attached at the end

Journal ref Proceedings of the 15th International Conference on Agents and Artificial Intelligence - Volume 1: ICAART, 2023

Verse: A Python library for reasoning about multi-agent hybrid system scenarios

Yangge Li, Haoqing Zhu, Katherine Braught, Keyi Shen, Sayan Mitra

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)

Comments 26 pages, 16 figures

Verification of Logical Consistency in Robotic Reasoning

Hongyang Qu, Sandor M. Veres

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)

Journal ref Robotics and Autonomous Systems, Vol. 83(2016), 44-56

Modeling and Verification of Agent based Adaptive Traffic Signal using Symbolic Model Verifier

Vivek Vishal, Sagar Gugwad, Sanjay Singh

专题命中 逻辑推理 ：verifier(title)

Comments 13 pages, 6 figures, Submitted to International Journal of Computer Application (IJCA)

Reasoning about Games via a First-order Modal Model Checking Approach

Davi Romero de Vasconcelos, Edward Hermann Haeusler

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)

Comments Extended version of article published in the SBMF 2007. Accepted to ENTCS. Withdrawn from ENTCS in 2014 in virtue to submission to other venue

Symbolic Planning and Control Using Game Theory and Grammatical Inference

Jie Fu, Herbert G. Tanner, Jeffrey Heinz, Jane Chandlee, Konstantinos Karydis, Cesar Koirala

专题命中 逻辑推理 ：planning(title)

Application of distributed constraint satisfaction problem to the agent-based planning in manufacturing systems

S. Kornienko, O. Kornienko, P. Levi

专题命中 逻辑推理 ：planning(title)

Journal ref Proceedings of the International Scientific Congress "Intelligent Systems (IEEE AIS'03)" and "Intelligent CAD's (CAD-2003)", p.124-140, Divnomorsk, Russia, 2003

SKILL: Self-correcting Knowledge-guided Iterative Large Language Model Agent for Logic Optimization

SKILL：用于逻辑优化的自校正知识引导迭代大语言模型智能体

Rui Yang

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 针对逻辑综合优化的挑战，提出SKILL智能体，结合多LLM推理与RL交互，经基准测试实现12.4%的PDA提升及86.3%的50万门级逻辑系统成功率。

Symbolic Attack Chain Generation from Atomic Red Team Techniques: An Empirical Study of Predicate Representation Granularity

基于Atomic Red Team技术的符号化攻击链生成：谓词表示粒度的实证研究

Ramya Varunsegar

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

AI总结 本研究对比九类与五类谓词粒度的AALM，发现粒度对攻击链有效性影响小，81.3%结果一致，高粒度仅提升规划论证的内部结构分辨率。

From Passive Video to Editable Experience: Physically Grounded Experience Synthesis for Embodied Intelligence

从被动视频到可编辑体验：具身智能的物理基础体验合成

Jia Luo

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

AI总结 针对具身AI的数据瓶颈，提出Pegasus低资源框架，通过结构化知识传递将人类操作视频转化为机器人可学习数据，经多基准与机器人评估验证其跨具身翻译及数据生成的有效性。

AlphaOracle: Oracle bone script decipherment via human-workflow-inspired deep learning

AlphaOracle：通过受人工工作流程启发的深度学习进行甲骨文破译

Yuliang Liu, Haisu Guan, Pengjie Wang, Xinyu Wang, Jinpeng Wan, Kaile Zhang, Handong Zheng, Xingchen Liu, Zhebin Kuang, Huanxin Yang, Bang Li, Yongge Liu, Lianwen Jin, Xiang Bai

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） ； School of Electronic Information Engineering, South China University of Technology（华南理工大学电子信息学院） ； Key Laboratory of Oracle Bone Inscriptions Information Processing, Anyang Normal University（安阳师范学院甲骨文信息处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 针对约3000个未破译甲骨文字符的问题，提出受人工工作流程启发的AlphaOracle框架，经多阶段管道进行甲骨文破译，与专家解读高度一致，还能减少分析时间，为甲骨文及其他未破译文字研究提供参考。

Comments Accepted by The Innovation 2026

Journal ref The Innovation 7(11), 101462, 2026

Neuro-Symbolic AI for LEED compliance: Document-Centric Benchmarking, Deterministic Numeric Checking, and When Multimodal Hurts

用于LEED合规的神经符号人工智能：以文档为中心的基准测试、确定性数值检查以及多模态何时有害

Aritro De, Juliana Felkner

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：chain-of-thought(abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究小型本地部署语言模型对LEED文档筛选及符号组件作用，引入神经符号管道，通过对齐PDF、检索证据、语言模型验证和数值检查器检查来验证合规性，实验表明特定模型在任务中表现较好，管道及基线提供了参考。

Truthful or Fabricated? Using Causal Attribution to Mitigate Reward Hacking in Explanations

真实还是编造？利用因果归因减轻解释中的奖励作弊

Pedro Ferreira, Wilker Aziz, Ivan Titov

机构 * Institute for Logic, Language and Computation (ILLC), University of Amsterdam（逻辑、语言与计算研究所（ILLC），阿姆斯特丹大学） ； Institute for Language, Cognition and Computation (ILCC), University of Edinburgh（语言、认知与计算研究所（ILCC），爱丁堡大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究大语言模型解释中因奖励模型导致的奖励作弊问题，提出用预测的因果归因丰富奖励模型输入的方法，该方法能减少大语言模型生成误导性解释的倾向，提升解释忠实度。

Comments ICLR 2026 Camera-ready

Explicit Logic Channel for Validation and Enhancement of MLLMs on Zero-Shot Tasks

显式逻辑通道用于验证和增强用于零样本任务的前沿多模态大语言模型

Mei Chee Leong, Ying Gu, Hui Li Tan, Liyuan Li, Nancy Chen

机构 * Institute for Infocomm Research (I$^2$R)（信息通信研究所） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（科技研究局） ； Singapore（新加坡） 纠错

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

AI总结 本文提出显式逻辑通道用于验证和增强多模态大语言模型在零样本任务中的性能，通过显式逻辑推理提高模型的可解释性和可信度。

Comments Accepted to ECCV 2026

Agentic-Ideation: Sample Efficient Agentic Trajectories Synthesis for Scientific Ideation Agents

Agentic-Ideation: 面向科学构思智能体的样本高效智能体轨迹合成

Keyu Zhao, Lingyan Kong, Fengli Xu, Yong Li

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

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

AI总结 提出Agentic-Ideation框架，通过Oracle引导的数据合成策略和掩码训练，高效生成高质量智能体轨迹，在科学构思任务上整体质量提升11.91%，数据合成效率提高10倍以上。

Probabilistic Agents in Deterministic Audits: Evaluating Multi-Agent Systems for Automated Audits Based on the German IT-Grundschutz

确定性审计中的概率性智能体：基于德国IT-Grundschutz的自动化审计多智能体系统评估

Lea Roxanne Muth, Marian Margraf

机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） ； Freie Universität Berlin（柏林自由大学） 纠错

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

AI总结 提出结合混合检索增强生成的多智能体系统架构，通过假设验证循环和解耦推理流水线部分自动化IT-Grundschutz认证，实验表明在语义任务上高效但在逻辑推理阶段受限于LLM的概率性。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE International Systems Conference (SysCon), Halifax, NS, Canada, April 6-9, 2026. 8 pages, 1 figure

AgentCAT: Simulating Computerized Adaptive Testing via Multi-Agent Large Language Models

AgentCAT：通过多智能体大语言模型模拟计算机自适应测试

Weiyuan Zhou, Haiping Ma, Xiaoshan Yu, Changqian Wang, Shangshang Yang, Xingyi Zhang

机构 * Institute for Clarity in Documentation（文档清晰度研究所） ； Inria Paris-Rocquencourt（法国国家信息与自动化研究所巴黎-罗康库尔中心） ； Rajiv Gandhi University（拉吉夫·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕默研究实验室） ； State Key Laboratory of Opto-Electronic Information Acquisition and Protection Technology, Institute of Physical Science and Information Technology, Anhui University（光电信息获取与防护技术国家重点实验室，物理科学与信息技术学院，安徽大学） ； School of Artificial Intelligence, Anhui University（安徽大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China, the Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学，人工智能研究院，合肥综合性国家科学中心） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出基于大语言模型的多智能体仿真系统AgentCAT，通过考生、选题和监督三个模块模拟动态测试过程，实现能力估计与选题策略的平衡，在真实数据集上验证了有效性。

Deontic Policies for Runtime Governance of Agentic AI Systems

面向自主AI系统运行时治理的道义策略

Anupam Joshi, Tim Finin, Karuna Pande Joshi, Lalana Kagal

机构 * CSEE Department UMBC Baltimore, MD, USA ； Center for AI UMBC Baltimore, MD, USA ； Information Systems Department UMBC Baltimore, MD, USA ； CSAIL MIT Cambridge, MA, USA 纠错

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

AI总结 针对大语言模型驱动的自主AI系统在安全、隐私和合规方面的治理挑战，提出AgenticRei框架，利用基于Rei的道义策略语言（OWL表示）在运行时通过逻辑引擎强制执行义务、豁免、冲突解决等治理约束，并兼容A2AS等标准。

Comments 10 pages, 1 figure. To be published in the 2026 IEEE Symposium on Agentic Services which is part of the IEEE Conference on Web Services

A Neuro-Symbolic Approach to Strategy Synthesis for Strategic Logics

一种面向策略逻辑的策略综合的神经符号方法

Marco Aruta, Vadim Malvone, Aniello Murano, Domenico Parente, Luca Rizzuti

机构 * University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（LTCI，巴黎电信学院，巴黎理工学院） ； Università degli Studi di Salerno（萨勒诺大学） 纠错

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

AI总结 提出一种神经符号框架，将大语言模型作为策略生成预言机，结合模型检查器进行形式验证，在NatATL中实现高精度策略综合。

Evaluating Second-Order Bias of LLMs Through Epistemic Entitlement

通过认知权利评估大语言模型的二阶偏见

Ramaravind Kommiya Mothilal, Terry Jingchen Zhang, Raiyan Ahmed, Zhijing Jin, Shion Guha, Syed Ishtiaque Ahmed

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； EuroSafeAI ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen, Germany（马克斯·普朗克智能系统研究所（德国图宾根）） 纠错

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

AI总结 提出基于认知权利理论的逻辑推理任务，评估LLM在判断偏见内容时表现出的二阶偏见，发现模型判断存在系统性偏差且能规避安全护栏。

Comments 20 pages, 13 tables, 2 figures

Teaching LLMs Program Semantics via Symbolic Execution Traces

通过符号执行轨迹教学LLM程序语义

Jonas Bayer, Stefan Zetzsche, Olivier Bouissou, Remi Delmas, Michael Tautschnig, Soonho Kong

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过符号执行轨迹训练提升LLM对程序语义的理解，发现结合推理的训练显著提升了漏洞检测能力，且在不同属性类型上均有效。

Position: Hippocampal Explicit Memory Is the Cornerstone for AGI

立场：海马体显式记忆是通用人工智能的基石

Sangjun Park

机构 * Sangjun Park 纠错

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

AI总结 本文主张，将显式记忆整合到大语言模型中是迈向通用人工智能的关键，因为LLM的学习机制类似人类内隐记忆，而高阶认知功能依赖海马体显式记忆。

Comments Accepted to ICML 2026 (Position Paper Track)

When Built-in Thinking Helps and Hurts: Constraint-Level Error Shifts in Instruction Following

当内置思考既有帮助又有害：指令遵循中的约束级错误转移

Sai Adith Senthil Kumar

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） 纠错

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

AI总结 研究大型推理模型（LRM）的思考模式对指令遵循的影响，发现思考会改变错误模式而非统一降低性能，其中规划类约束改善而精确类约束恶化，并通过分析思考轨迹和激活修补揭示了机制。

Comments 16 pages, 7 figures, 15 tables