University of Edinburgh（爱丁堡大学）

Does Out-of-Sight Equal Out-of-Mind in CoT Monitorability?

思维链可监控性中“看不见即想不到”吗？

Pedro Ferreira, Wilker Aziz, Ivan Titov

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 本研究对比显式与潜在CoT的可监控性，发现其更多取决于任务属性和模型内部访问程度，而非推理模式。

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The RAIL Principles for Neurosymbolic AI: Reasoning, Assurances, Interfacing and Learning

神经符号AI的RAIL原则：推理（Reasoning）、保证（Assurances）、接口（Interfacing）与学习（Learning）

Agnese Chiatti, Michael Cochez, Cristina Cornelio, Sebastijan Dumancic, Artur d'Avila Garcez, Luis C. Lamb, Lia Morra, Mathias Niepert, Robert Peharz, Alberto Speranzon, Maarten Stol, Annette Ten Teije, Thiviyan Thanapalasingam, Frank Van Harmelen, Emile Van Krieken, Antonio Vergari, Benjie Wang

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； ELLIS Institute Finland（芬兰ELLIS研究所） ； Åbo Akademi University（奥博 Akademi 大学） ； Samsung AI（三星人工智能研究院） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Stony Brook University（石溪大学） ； Politecnico di Torino（都灵理工大学） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； Graz University of Technology（格拉茨工业大学） ； Lockheed Martin, Advanced Technology Labs（洛克希德·马丁公司先进技术实验室） ； BrainCreators（BrainCreators公司） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 该文提出神经符号AI的RAIL四项原则，可统一分析多类AI系统，助力工程师更科学地设计部署生产级AI，指导整合神经符号方法到下一代AI技术。