大模型推理能力

ConCovUp: Effective Agent-Based Test Driver Generation for Concurrency Testing

ConCovUp：面向并发测试的有效代理基于测试驱动生成

Yuandao Cai, Shuhao Fu, Wensheng Tang, Cheng Wen, Shengchao Qin, Charles Zhang

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出ConCovUp框架，结合LLM与程序分析，通过静态分析提取共享内存访问及调用上下文，利用LLM驱动的逆向追踪方法生成有效并发测试，提升SMAP覆盖率。

Paratransit Optimization with Constraint Programming: A Case Study in Savannah, Georgia

约束编程在萨凡纳市的拼车服务优化研究

Liam Jagrowski, Kevin Dalmeijer, Tinghan Ye, Pascal Van Hentenryck

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出基于约束编程的拼车服务优化模型，通过萨凡纳案例证明其在服务效率和请求数量上的优势，相比传统方法更易实施且灵活性高。

Securing the Dark Matter: A Semantic-Enhanced Neuro-Symbolic Framework for Supply Chain Analysis of Opaque Industrial Software

守护暗物质：一种语义增强的神经符号框架用于opaque工业软件的供应链分析

Bowei Ning, Xuejun Zong, Lian Lian, Kan He, Yifei Sun, Yuxiang Lei, Plamen Vasilev

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一种语义增强的神经符号框架，通过直接从opaque二进制中重建行为语义，实现可扩展的全局风险推理，提升供应链分析的准确性和语义映射精度。

Comments 33 pages, 13 figures

Pushing Blocks without Fixed Walls via Checkable Gizmos: Push-1 is PSPACE-Complete

通过可检查的工具推动方块而不依赖固定墙壁：Push-1 是 PSPACE 完全的

MIT Hardness Group, Josh Brunner, Lily Chung, Erik D. Demaine, Jenny Diomidova, Della Hendrickson, Jayson Lynch

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文证明了Push-1问题PSPACE完全性，移除了固定墙壁的需要，展示了新的可检查工具框架，并连接了运动规划通过工具框架与图定向重配置问题。

Comments 34 pages, 20 figures. Improved writing and added intuition

Traffic Scenario Orchestration from Language via Constraint Satisfaction

通过约束满足实现基于语言的交通场景编排

Frieda Rong, Chris Zhang, Kelvin Wong, Raquel Urtasun

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Waabi 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一种基于约束满足的交通场景编排方法，通过自然语言生成约束条件，利用现成求解器实现闭环测试中的精确场景控制，显著提高了场景编排成功率。

Comments 19 pages, 10 figures; full version of paper accepted for poster presentation at ICRA 2026

Quantifying Trade-Offs Between Stability and Goal-Obfuscation

量化稳定性与目标混淆之间的权衡

Yixuan Wang, Dan Guralnik, Warren Dixon

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究了在连续状态空间中意图隐私的联合控制问题，通过设计隐私约束与跟踪要求的联合可行性分析，提出了基于PCBF的意图隐私保护方法。

Comments 11 pages

AgenticPrecoding: LLM-Empowered Multi-Agent System for Precoding Optimization

代理预编码：基于LLM的多智能体系统用于预编码优化

Zijiu Yang, Zixiang Zhang, Shunpu Tang, Qianqian Yang, Zhiguo Shi

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出AgenticPrecoding框架，通过多智能体系统自动推导端到端预编码，提升未来6G网络中异构场景的适应性。

Symbolic Execution Meets Multi-LLM Orchestration: Detecting Memory Vulnerabilities in Incomplete Rust CVE Snippets

符号执行与多LLM协调：在不完整的Rust CVE代码片段中检测内存漏洞

Zeyad Abdelrazek, Young Lee

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出结合符号执行（KLEE）与四代理多LLM架构，解决不完整代码问题，通过协作合成可编译的KLEE测试用例，检测Rust不安全代码中的内存漏洞，实现90.3%的测试用例编译成功率，检测到1,206个关键错误。

Comments 11 pages, 1 figure, to be published in : Ease 2026 The 6th International Workshop on Software Security Engineering

A Logic of Inability

无法能力的逻辑

Shanxia Wang

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一种扩展的联盟逻辑，引入明确的无法能力算子，用于研究能力的模态概念，证明了其正确性、完备性和保守性，并分析了其模态行为。

Comments Preliminary draft, comments and feedback are welcome

GoAT-X: A Graph of Auditing Thoughts for Securing Token Transactions in Cross-Chain Contracts

GoAT-X：用于跨链合约中保障令牌交易的安全思想图

Zijun Feng, Yuming Feng, Yu Wang, Weizhe Zhang, Yuhong Nan, Yuang Liu, Zibin Zheng

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 GoAT-X通过系统性原理验证替代启发式模式匹配，构建审计思想图以识别跨链逻辑中的漏洞，实现高召回率和覆盖范围，发现117个真实风险。

EndoGov: A knowledge-governed multi-agent expert system for endometrial cancer risk stratification

EndoGov：一种基于知识的多智能体专家系统用于子宫内膜癌风险分层

Weiye Dai, Liyun Shi, Zanxiang He, Yuling Ma, Mengyuan Lin, Dianxiang Sun, Liming Nie

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 EndoGov通过多智能体系统结合规则治理，实现子宫内膜癌风险分层的指南合规性与高准确性，同时保持竞争性判别能力。

Fagin's Theorem for Semiring Turing Machines

对于半环图灵机的法金定理

Guillermo Badia, Manfred Droste, Thomas Eiter, Rafael Kiesel, Carles Noguera, Erik Paul

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文改进了Eiter和Kiesel的SRTM模型，证明了在改进模型下，NP_∞(R)可通过允许谓词解释为半环注释关系的加权存在第二阶逻辑捕捉。

Neuro-Symbolic Control with Large Language Models for Language-Guided Spatial Tasks

基于大语言模型的神经符号控制用于语言引导的空间任务

Momina Liaqat Ali, Muhammad Abid, Muhammad Saqlain, Jose M. Merigo

机构 * Department of Computer Science, Middle Tennessee State University（中田纳西州立大学计算机科学系） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of Tennessee（田纳西大学机械与航空航天工程系） ； School of Computer Science, Faculty of Engineering, and Information Technology, University of Technology Sydney（悉尼技术大学工程与信息技术学院计算机科学系） ； School of Computer Science, Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney（悉尼技术大学工程与信息技术学院计算机科学系） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一种神经符号控制框架，结合轻量神经控制器和本地大语言模型，通过符号任务解释与低层运动执行分离，提升空间任务的成功率和效率，实验证明在连续控制中具有更高的稳定性和泛化能力。

Critical Thinking in the Age of Artificial Intelligence: A Survey-Based Study with Machine Learning Insights

人工智能时代的关键思维：基于调查的综述与机器学习洞察

M Murshidul Bari, Akif Islam, Mohd Ruhul Ameen, Abu Saleh Musa Miah, Jungpil Shin

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文通过访谈和逻辑推理任务探讨人工智能使用行为与批判性思维表现的关系，发现用户对AI的依赖程度和耐心影响推理能力，表明AI影响因使用方式而异。

Comments 5 Figures, 2 Tables, Submitted to International Conference On Power, Electronics, Communications, Computing, and Intelligent Infrastructure 2026

Logic-Based Verification of Task Allocation for LLM-Enabled Multi-Agent Manufacturing Systems

基于逻辑的任务分配验证在LLM赋能的多智能体制造系统中

Jonghan Lim, Mostafa Tavakkoli Anbarani, Rômulo Meira-Góes, Ilya Kovalenko

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种利用大语言模型灵活性并保持安全性的控制架构，通过时序逻辑和离散事件系统验证任务分配，通过多机器人装配案例证明其有效性。

BOOKAGENT: Orchestrating Safety-Aware Visual Narratives via Multi-Agent Cognitive Calibration

BOOKAGENT：通过多智能体认知校准 orchestrate 安全意识的视觉叙述

Bo Gao, Chang Liu, Yuyang Miao, Siyuan Ma, Ser-Nam Lim

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Central Florida（佛罗里达中央大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出BOOKAGENT，一种安全意识的多智能体协作框架，用于高质量的视觉叙述生成，通过联合规划、脚本、插图和全局修复不一致，提升叙述连贯性和视觉一致性。

Comments 18 pages, Accepted by ACL 2026

Overmind NSA: A Unified Neuro-Symbolic Computing Architecture with Approximate Nonlinear Activations and Preemptive Memory Bypass

Overmind NSA：一种具有近似非线性激活和抢先记忆绕过功能的统一神经符号计算架构

Weilun Wang, Zirui Wang, Wantong Li

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出Overmind架构，通过Padé近似、抢先记忆绕过和软件栈优化，解决神经符号计算中的计算瓶颈，实现高能效和吞吐量。

Comments Accepted to DAC 2026

DPC: Training-Free Text-to-SQL Candidate Selection via Dual-Paradigm Consistency

DPC：基于双范式一致性的无训练文本到SQL候选选择

Boyan Li, Ou Ocean Kun Hei, Yue Yu, Yuyu Luo

专题命中 逻辑推理 ：self-correction(abstract)

AI总结 本文提出DPC方法，通过双范式一致性框架解决文本到SQL的生成与选择差距问题，利用SLICER和TESTER代理构建最小区分数据库，通过执行一致性验证提升候选选择准确性。

Comments ACL 2026 (Main Track)

Decoding the Delta: Unifying Remote Sensing Change Detection and Understanding with Multimodal Large Language Models

解读Delta：利用多模态大语言模型统一遥感变化检测与理解

Xiaohe Li, Jiahao Li, Kaixin Zhang, Yuqiang Fang, Leilei Lin, Hong Wang, Haohua Wu, Zide Fan

机构 * Aerospace Information Research Institute, CAS（航天信息研究所，中国科学院） ； Space Engineering University（航天工程大学） ； Capital Normal University（首都师范大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出Delta-LLaVA框架，通过多时间尺度对比推理和空间定位，解决遥感变化理解中的时间盲问题，实现像素级分割与视觉问答的统一。

CKG-LLM: LLM-Assisted Detection of Smart Contract Access Control Vulnerabilities Based on Knowledge Graphs

CKG-LLM：基于知识图谱的智能合约访问控制漏洞检测框架

Xiaoqi Li, Hailu Kuang, Wenkai Li, Zongwei Li, Shipeng Ye

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出CKG-LLM框架，利用大语言模型能力将自然语言漏洞模式转化为知识图谱查询，提升智能合约访问控制漏洞检测性能。

Comments 6 pages, 5 figures

Spatio-Temporal Grounding of Large Language Models from Perception Streams

从感知流中对大语言模型进行时空 grounding

Jacob Anderson, Bardh Hoxha, Georgios Fainekos, Hideki Okamoto, Danil Prokhorov

机构 * Toyota Motor North America Research & Development（丰田北美研发中心） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出FESTS框架，通过将自然语言查询转化为SpRE，为大语言模型注入可验证的时空监督，提升时空推理能力，使30亿参数模型在27k数据上实现87.5%的帧级F1分数，接近GPT-4.1性能。

Infrastructure First: Enabling Embodied AI for Science in the Global South

基础设施优先：为全球南方科学赋能具身AI

Shaoshan Liu, Jie Tang, Marwa S. Hassan, Mohamed H. Sharkawy, Moustafa M. G. Fouda, Tiewei Shang, Zixin Wang

机构 * Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society (AIRS)（深圳市人工智能与机器人研究院（AIRS）） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； National Research Centre (NRC)（国家研究中心（NRC）） ； British University in Egypt (BUE)（埃及英国大学（BUE）） ； National Institute of Clean-and-Low-Carbon Energy（国家清洁低碳能源研究所） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文探讨了通过具身AI赋能科学的基础设施优先方法，强调在人力、电力和网络受限的全球南方地区，通过可靠边缘计算、能效硬件和开放标准等基础设施提升科学能力。

Guiding Symbolic Execution with Static Analysis and LLMs for Vulnerability Discovery

通过静态分析和LLMs引导符号执行以发现漏洞

Md Shafiuzzaman, Achintya Desai, Wenbo Guo, Tevfik Bultan

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 SAILOR结合静态分析与LLM合成自动构建符号执行Harness，通过三个阶段发现内存安全漏洞，实验表明其在大规模代码库中显著提升漏洞检测效率。

Co-Authoring with AI: How I Wrote a Physics Paper About AI, Using AI

与AI共同撰写：我如何用AI写了一篇关于AI的物理学论文

Yi Zhou

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文探讨AI在科学写作中的作用，强调人类在保持物理逻辑和学术规范中的关键责任，提出必须发表完整的AI交互记录以确保科学记录的完整性。

DeepEye-SQL: A Software-Engineering-Inspired Text-to-SQL Framework

DeepEye-SQL: 一种受软件工程启发的文本到SQL框架

Boyan Li, Chong Chen, Zhujun Xue, Yinan Mei, Yuyu Luo

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 DeepEye-SQL通过结构化协作提升文本到SQL的可靠性，采用软件开发生命周期指导，实现73.5%的BIRD-Dev准确率和89.8%的Spider-Test表现，优于现有方法。

Comments SIGMOD 2026

StretchBot: A Neuro-Symbolic Framework for Adaptive Guidance with Assistive Robots

StretchBot：一种用于辅助机器人自适应指导的神经符号框架

Luca Vogelgesang, Ahmed Mehdi Soltani, Mohammadhossein Khojasteh, Xinrui Zu, Stefano De Giorgis, Madalina Croitoru, Filip Ilievski

机构 * Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； University of Montpellier（蒙彼利埃大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出StretchBot，结合多模态感知与知识图谱引导的大语言模型推理，实现短时间伸展指导中的情境感知调整，同时保持结构化流程。实验显示自适应指导在适应性和相关性上更优，而脚本指导在流畅性和可预测性上仍具竞争力。

World2Rules: A Neuro-Symbolic Framework for Learning World-Governing Safety Rules for Aviation

World2Rules: 一种用于航空领域学习世界治理安全规则的神经符号框架

Haichuan Wang, Jay Patrikar, Sebastian Scherer

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 World2Rules通过结合神经网络和符号方法，从航空多模态数据中学习安全规则，提升规则的准确性和可解释性，实验显示其在F1得分上优于纯神经和单步神经符号基线。

Comments 19 pages, 6 figures

AIBench: Evaluating Visual-Logical Consistency in Academic Illustration Generation

AIBench：评估学术示意图生成中的视觉-逻辑一致性

Zhaohe Liao, Kaixun Jiang, Zhihang Liu, Yujie Wei, Junqiu Yu, Quanhao Li, Hong-Tao Yu, Pandeng Li, Yuzheng Wang, Zhen Xing, Shiwei Zhang, Chen-Wei Xie, Yun Zheng, Xihui Liu

机构 * Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； SJTU（上海交通大学） ； FDU（复旦大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； SEU（东南大学） ； HKU（香港大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出AIBench，首个通过VQA评估学术示意图逻辑正确性及VLM评估美观性的基准，通过四层问题验证生成示意图与论文的一致性，发现模型在该任务上的性能差异显著，且逻辑与美观难以同时优化。

Continuous-Time Control Synthesis for Multiple Quadrotors under Signal Temporal Logic Specifications

多四旋翼在信号时间逻辑规范下的连续时间控制合成

Yating Yuan, Yu Liu

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出双阶段框架，基于几何控制进行Lyapunov分析并设计多维增益，结合混合整数凸优化生成满足多智能体STL任务的轨迹，提升系统鲁棒性和暂态性能。

See No Evil: Adversarial Attacks Against Linguistic-Visual Association in Referring Multi-Object Tracking Systems

见无所见：对抗性攻击针对参考多目标跟踪系统中的语言-视觉关联

Halima Bouzidi, Haoyu Liu, Mohammad Abdullah Al Faruque

机构 * University of California, Irvine（加利福尼亚大学尔湾分校） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究了参考多目标跟踪系统在设计逻辑上的安全问题，揭示了语言-视觉关联和目标匹配组件的对抗性漏洞，并提出VEIL框架以破坏其统一的参考匹配机制。

Comments Accepted to the NeurIPS 2025 Workshop on Reliable ML from Unreliable Data