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一篇综述论文，分析了50多个神经符号AI系统，从语义、表达能力、神经网络集成和评估等方面比较了Datalog、答案集编程和概率逻辑程序，并提供了决策矩阵和开放问题路线图，以指导基于规则语言的选型。
斯坦福 Monica Lam 团队推出 CS224V「Agentic AI」研究课程，以反幻觉和可追责为主线，用检索、声明式规约、定理证明器和严格评估把不可靠的 LLM 改造成可信赖的智能体，项目占总成绩 65%。
本文提出了一种神经符号路由器，通过语法推断（L* 算法）学习基于 DFA 的调度器，将结构化查询发送给确定性的符号求解器，并将小型语言模型留给边缘硬件上的开放式问题。在 Raspberry Pi 4B 上进行的评估表明，该路由器的整体准确率达到 98.3%，运行速度比 Program-of-Thought 基线方法快 8.8 倍。
Crucible 是一个实验性的神经符号栈，集成 Mamba2 与 Z3验证、用于概念预测的 JEPA 和 HDC 记忆，专为免费的 Kaggle T4 会话设计。
本文介绍了一种神经符号框架，该框架利用大型语言模型作为自适应提案分布来生成因果假设，以对不良妊娠结局进行建模，通过结合先验知识与实证数据评分来改进因果发现。
本文介绍了用于设计神经符号AI系统的RAIL原则（推理、保证、接口、学习），该系统将机器学习与符号推理相结合，并论证了这种方法对于可靠、高效和可信的AI至关重要。
本文提出一种神经符号推理的同伦类型论推广，该推广保留了对称性信息和证明多重性，表明当对称性平凡时该框架恢复经典推理，并产生可闭式计算的短路感知概念后验，在推理短路基准上获得实际改进。
本立场论文提出了TRISM框架，该框架将神经符号AI与LLMs和RAG相结合，以解决法律AI中的幻觉和可解释性问题，引入了RASOR RAG用于生成可解释的理由，并形式化了符号化法律知识库。
本文通过实现向量化、批处理和缓存来加速NeurASP神经符号AI框架，在较大任务上实现了多个数量级的提速。
本文对自然语言到一阶逻辑数据集FOLIO和MALLS进行了系统的人工审查，分别发现39%和36%的形式化错误。它发布了修正后的标准答案和一个辅助人工重标的LLM框架，该框架将审查工作量减少到少于24%的实例即可达到90%的准确率。
本文介绍了 LANTERN，这是一个用于强化学习中多源神经符号迁移的框架，它利用大语言模型生成任务自动机，并结合自适应门控机制来提高样本效率。