本研究探讨大型语言模型在自然语言推理任务上的表现。通过使用少量样本指导大型语言模型进行任务适应，以及可应用于多个任务的可重用的知识模块，结合逻辑形式输入的答案程序，实现了在多项 NLP 基准测试上的最新性能，包括 bAbI，StepGame，CLUTRR 和 gSCAN，并成功解决了机器人规划任务，而大型语言模型单独无法解决。

Jul, 2023

该论文介绍了 AutoRace 和 LLM Reasoners，分别用于评估和实现不同的推理方法，以解决大型语言模型在生成推理链时所面临的挑战。

Apr, 2024

研究表明，大型语言模型（LLMs）在自动驾驶场景中能够适应和应用算术和常识推理的组合，通过分析检测到的物体和传感器数据、理解驾驶法规和物理规律，并提供额外的上下文信息，从而改善自动驾驶车辆的制动和油门控制，以做出更准确的决策。

Feb, 2024

我们提出了一个名为 $ extit {M}^3$ 框架的插件，用于提高多模态代理在多步推理中的模型选择和鲁棒性，同时创建了一个新的数据集 MS-GQA，用于研究多模态代理中的模型选择挑战，并通过实验证明我们的框架能够动态地选择模型，考虑用户输入和子任务之间的依赖关系，从而增强整体推理过程的鲁棒性。

Oct, 2023

本文提出了一种方法，使用未标注的数据进行自我训练和推理提高，通过 fine-tuning 在多个任务上达到了 SOTA 水平。

Oct, 2022

本文提出了一种神经符号方法，将大型语言模型和答案集编程的优势相结合，以将逻辑谜题的自然语言描述转化为答案集程序。

Jul, 2023

通过结合传统规则基于的规划器与基于大型语言模型的规划器，利用 LLMs 的常识推理能力解决自动驾驶车辆面临的复杂场景，实现了最先进的性能，超越了所有现有的纯学习和基于规则的方法。

Dec, 2023

通过构建 LLM 级联模型来实现节约成本，特别是在推理任务中的使用，通过应用弱一些但更便宜的 LLM 来解决简单问题，只有复杂问题才需要更强大且更昂贵的 LLM，实现这种决策的关键是通过检查较弱 LLM 的 “答案一致性” 来判断问题的难度，并提出了几种答案采样和一致性检查的方法，其中有一个利用了两种思考表示（Chain-of-Thought 和 Program-of-Thought）的混合方法，在六个推理基准数据集上的实验证明，我们的 LLM 级联模型可以达到与单独使用更强大的 LLM 相当的性能，但仅需 40% 的成本。

Oct, 2023

通过利用大型语言模型（LLMs）的语言和推理能力，本研究提出了一个新的框架来增强自动驾驶车辆决策过程。通过在不同场景中进行试验和实时个性化示范，我们展示了利用 LLMs 能够改善驾驶决策、提供个性化驾驶体验并增强自动驾驶的安全和效果。

Oct, 2023

通过结合 LLMs 的代码理解能力和自动推理程序，我们提出了一种通用方法论来进行自动程序验证，通过一组导出规则进行形式化描述并证明其合理性，从而实现了在一系列合成和竞争基准测试中的实际改进。

Oct, 2023