通过混合演绎（前向）和择优推断（后向）生成步骤进行阴性推断，以验证其他假设的缺失证据，避免致信任错误。

Jul, 2023

本文提出了一种基于自然语言的演绎推理系统，通过将任务分解为逐步协调的步骤，并由搜索程序生成中间结论的树，可以成功地证明真实的语句并拒绝虚假的语句。

Jan, 2022

本研究提出了 ParaPattern，该方法利用自动化流程从维基百科生成训练数据，并使用 BART 模型在无直接人类监督下从多样的自然语言输入中生成演绎推理，结果表明，ParaPattern 模型在无领域训练数据的情况下，表现优于基线系统。

Apr, 2021

本研究介绍了一项关于抽象推理的新研究，并提出了两个基于新数据集 ART 的任务 ——《抽象自然语言推理》和《抽象自然语言生成》。 该研究分析了当前最佳自然语言生成器的性能水平，探索了现有深度学习模型在推理能力方面的局限性，并在进一步的研究中提出了有趣的新方向。

Aug, 2019

论文介绍了一种基于逆推的推理方法 (abduction)，该方法在自然语言推理中的应用可以有效地提高定理证明器的性能，提高处理语义关系的精度。

Oct, 2020

通过研究不同类型的推理方式，以及对语言模型进行的指令跟随、少样本提示和指令推断实验，我们发现即使在一些最大的语言模型中，推理的方式仍然是非系统性的，不同的学习机制可能被看似相似的提示程序调用。

Apr, 2024

本文为解决 “Abductive Reasoning” 提出了多种方法，再现了基准模型。通过此报告，发现目前的方法仍有一些局限性。

Jul, 2022

通过产生多个抽象假设并将其转化为具体的 Python 程序，进而为大型语言模型提高归纳推理能力，并利用自动生成的摘要或人工筛选的候选集来过滤生成的程序，从而在归纳推理任务中实现更高的准确性。

Sep, 2023

该论文提出了一项新的任务，即通过一个源句子生成一个蕴含的句子，使用带有关注力的 LSTM 模型对斯坦福自然语言推理语料库的蕴含对进行训练，在手动注释的测试集上，82% 的生成句子是正确的，还使用递归方法生成自然语言推理链，从而自动构造了一个蕴含图。

Jun, 2016

该论文定义了一项新的文本蕴含任务，要求对多个前提句子进行推断，提出了一个新的数据集来最小化平凡的词汇推理，强调对日常事件的知识，并为文本蕴含提出了一个更具挑战性的环境；同时评估了多种强力神经网络基线，并分析多个前提任务与标准文本含义的区别。

Oct, 2017