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通过一份由神经符号大证明模型（LPM）生成、经 Lean 4 内核检验的证明，证明了 Kullmann（2010）提出的长期悬而未决的猜想 W(2;3,21) = 416。该证明涵盖 209 个案例和 3860 万个叶节点公式，并附有一个 13.6 GB 的可验证证据包。
本文主张对大语言模型生成的论辩图进行分层验证，将确定性检查、求解器与大语言模型审查相结合。研究表明，大语言模型审查器能较好地检测结构缺陷，但结果不稳定，容易误拒正确的论辩图，且速度慢于精确检查方法。
ACED-Bench 提出了一项神经符号基准，将自然语言科学情境与隐藏的概率图模型相结合，以评估大语言模型智能体能否在 180 项核心任务和一套包含 150 道题的资格测试中，主动设计实验、收集因果证据并做出正确的因果决策。
论文提出 SAE-IDF，利用稀疏自编码器和按稀有度加权的特征构建共享坐标系，以在异构系统间匹配符号单元；在 12 项任务上性能超越基于稠密表示的 LLM 基线，同时保持人类可解释性。
一种基于生成理论的神经符号框架将句法理论与 AraBERT 相结合，用于消解现代标准阿拉伯语名词短语中的结构歧义，在未见数据上达到了 96.88% 的准确率。研究表明，形式语言学结构可以被转化为 Transformer NLP 系统中可解释的接口。
Law&Order 是一个神经-符号框架，它将大语言模型的合成能力与单元级符号验证及迭代错误修复相结合，能够自动将税表形式化为可执行程序。在 TaxCalcBench 的 51 份留出测试报税表上，该框架达到了 100% 的准确率，而表现最好的单一大语言模型仅为 66%。
介绍Hillock，一个使用神经符号方法的开源引擎，用于本地智能体的长期记忆，通过事实提取和超维门控等技术提高效率。
介绍了Epistemic Probabilistic Language Agents (EPLA)模型，一个神经符号架构，通过整合认知逻辑、概率信念引擎和符号防护，以增强多智能体LLM协调，确保在不确定性下的协议控制行动。
本文介绍了Signal2Symbol，这是一个神经符号框架，用于在类似ECG和EEG的生理时间序列数据中进行可解释的异常检测，利用符号化分词和时序推理，以产生对异常模式的可解释说明。
LogicTrack 是一个神经符号框架，通过形式化逻辑求解器审计大型语言模型的推理轨迹，以确保逻辑有效性，从而同时提升推理链的可验证性和最终答案的准确性。
一个完全可微分的神经软符号框架在单个计算图中集成视觉感知和任务规划，在Blocksworld和PlanBench等基准测试中实现更高的成功率并减少计算量。
本文介绍了一种神经-符号分层规划解码器（HPD），用于从多模态片段中预测人类意图。在基准数据集上，它展示了在目标推理和逻辑约束满足方面的性能提升。
本文提出了一种基于自示范的LLMs模式-本体映射方法，结合神经符号任务分解，在RODI基准测试上达到了最先进的性能。
本文介绍了VERDICT，一个神经符号系统，它使用LLMs和SMT求解器来确保临床试验匹配中的问责制决策，提供一致的策略和忠实的理由。
NSIDDx 是针对低资源环境的神经符号鉴别诊断设计框架，强调临床医生协作和推理透明性，旨在通过可验证输出和可审计性弥补基于LLM系统的不足。
ProofEvolve是一个神经符号框架，通过使用神经模型进化形式化验证的证明结构来增强自动定理证明，通过保留来自未完成尝试的验证知识，在Lean基准测试中实现高求解率。
本文提出一种神经符号框架，将推理解耦为符号有效性和语义 grounding，利用验证器和训练的PRM来提高LLM在科学推理任务中的可靠性。
Hillock v0.5.0 是一个轻量级的神经符号记忆引擎，专为AI智能体设计。它通过SQLite中的结构化三元组和超向量高效管理持久化记忆，旨在为显存有限的本地环境提供服务。
本文提出了一种用于省略三段论补全两两逻辑选择的神经符号管道，引入了PWAL方法，该方法使用逻辑阻力分数来提高准确性并在各种推理任务中减少平局。
本文介绍了SDDL，一个神经符号框架，通过将自然语言问题转化为形式化表示，提高了资源受限语言模型中的组合优化精度，与直接生成和求解器代码基线相比，实现了更高的可行性率。