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arXiv cs.AI@Xinyi Zheng, Ling Shi, Tianlong Yu, Yongxin Zhao, Lorenz Goette, Kailong Wang
推荐理由：这篇论文提出了一个更好的推理测试方法QMFOL，能精细控制逻辑难度，用来测LLM推理能力更准。
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6月19日
10:07
QMFOL是一个自动生成一元一阶逻辑推理任务的框架，可精确控制推理深度、宽度、标签类型和干扰项。基于该框架构建的QMFOLBench包含2880个实例、960种配置。在6个大型推理模型（LRMs）和2个LLM上的评估表明，逻辑复杂度增加时性能下降、计算开销上升。模型在True标签任务上表现优于False或Unknown任务，且对语义变化敏感。
6月16日
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6月12日
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