VisualSphinx：面向强化学习的大规模合成视觉逻辑谜题数据集
研究者提出 VisualSphinx，一个大规模合成视觉逻辑推理训练数据集，通过“规则到图像”的合成流程从种子题目提取并扩展谜题规则、生成可执行的渲染程序来组装谜题。
#推理
arXiv · cs.AI模型评分3535 arXiv · cs.AI模型评分4141 RECAST：无需隐藏推理通道，从 Claude-Sonnet-5.5 等闭源模型重建思维链
RECAST 提出一种基于重建的框架，仅凭问题和目标模型的最终答案，就能重建第一人称结构化推理过程，并清理成可直接用于监督微调（受监督微调（SFT，Supervised Fine-Tuning），Supervised Fine-Tuning）的数据。
arXiv · cs.AI模型评分3838 ImplicitHop：评估大语言模型跨上下文与记忆的知识整合能力
研究者提出 ImplicitHop 基准，包含形式化图基准和基于真实知识图谱的知识组合基准，用于评估大语言模型（LLM，Large Language Model）在不同推理深度下的演绎推理与知识整合能力。测试显示，无论知识来自预训练权重还是上下文，准确率都随组合长度增加而急剧下降，但上下文提供的信息明显优于权重中编码的信息。该结果量化了当前模型在提示词控制智能体行为和持续学习方面的根本局限。