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本文提出了一种从深度强化学习策略中提取可执行Prolog程序的方法，提供了关于回报和保真度的理论保证，实现了可解释性和手动编辑。
作者回顾了25年前学习Lisp用于符号人工智能的经历，并展示了如何仅用100行Common Lisp代码实现一个现代AI智能体循环，强调递归的优雅性。
对Claude Roux的访谈，他是LispE和TAMGU的维护者，讨论他在计算语言学、符号人工智能以及基于规则的自然语言处理系统的局限性方面的职业生涯。
BiNSGPS 是一个框架，在多模态 LLM 顾问与符号求解器之间引入双向交互机制，用于几何问题求解。该框架允许求解器将反馈传递回顾问，以纠正错误并生成辅助假设。在 Geometry3K 和 PGPS9K 基准测试上分别取得了 90.5% 和 90.1% 的最优性能。
本文认为，在多智能体 LLM 系统中，追求共识对于涉及价值判断的任务而言是不够的，并提出一种知识表示层，将智能体推理轨迹的分歧归类为四种符号状态，以实现内容审核等系统中的策略性路由。
本文介绍了gammaILP，一个完全可微的框架，能够直接从图像数据中学习一阶规则，且无标签泄露，解决了符号接地和谓词发明等挑战。