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论文更新 / THE SIGNAL

HOLogicBench:评估大模型高阶逻辑推理

HOLogicBench: Evaluating Higher-Order Logical Reasoning in LLMs

重要性 5.5 AI 辅助整理

新基准用形式化证明检验大模型高阶逻辑推理,最佳准确率仅 65.99%。

资讯摘要

论文提出 HOLogicBench,一个含 1,379 个实例的基准,用于系统评估大模型在规则与策略层面的高阶逻辑推理。该基准用 Isabelle/HOL 形式化并给出经证明验证的答案,还提供求解器验证的参考推理路径,可细粒度比对模型推理过程。作者报告 16 种模型配置平均准确率 53.86%,最佳 65.99%;模型推理与有效推导对齐有限,易受最小反事实扰动影响,不同高阶推理类型呈现不同失败模式。

要点速读

  1. 基准含 1,379 个实例,覆盖五类高阶推理操作,答案经 Isabelle/HOL 形式化与证明验证。
  2. 除答案准确率外,还提供求解器验证的参考推理路径,用于评估模型推理过程。
  3. 16 种模型配置平均准确率 53.86%,最佳 65.99%;模型对有效推导对齐有限,且易受最小反事实扰动影响。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成,可能存在理解偏差;具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/10/29 08:00:21(北京时间)。 arXiv 日期为本次公告时间,论文初次投稿日期请查看原文版本记录。

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