当前，大模型研究正逐步从依赖扩展定律（Scaling Law）的预训练转向聚焦推理能力的后训练。鉴于符号逻辑推理的有效性与普遍性，提升大模型的逻辑推理能力成为解决幻觉问题的关键途径。

为推进大语言模型逻辑推理能力的研究，清华大学逻辑学研究中心联合来自北京大学、阿姆斯特丹大学（UvA）、卡内基梅隆大学（CMU）、穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）等五所高校的研究人员，近期共同发布了调研综述“逻辑推理赋能大模型：一项全面调研综述”（Empowering LLMs with Logical Reasoning: A Comprehensive Survey）。

论文系统调研了该领域最前沿的研究方法与评测基准，围绕“逻辑问答”和“逻辑一致性”两个关键科学问题，建立了完整的分类体系，对前沿研究方法进行了系统归纳与概述，同时整理了该领域常用的公开基准数据集与评估指标，并探讨了未来值得关注的重要研究方向。

研究综述分类体系

论文已被国际人工智能联合会主办的顶级人工智能会议——IJCAI 2025（International Joint Conference on Artificial Intelligence）收录于综述论文赛道（Survey Track）。作者团队还将在会议现场围绕同一主题进行专题讲座（Tutorial），全面探讨该研究领域所面临的挑战、主流方法及未来机遇。IJCAI是人工智能领域最具影响力的国际会议之一，也是目前唯一设有综述论文投稿赛道的顶级会议。

清华大学人文学院教授刘奋荣及其指导的成凤祥参与该工作。成凤祥于2024年获得清华大学硕士学位，目前在阿姆斯特丹大学攻读博士学位，师从刘奋荣教授与阿姆斯特丹大学范罗伊（van Rooij）教授。北京大学助理研究员李昊轩、教授林宙辰，卡内基梅隆大学和穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学教授张坤，以及范罗伊共同参与此项工作。