Buchumschlag

Theory-Grounded Evaluation of Human-Like Fallacy Patterns in LLM Reasoning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Richardson, Andrew Keenan, Kearns, Ryan Othniel, Moss, Sean, Wang-Mascianica, Vincent, Koralus, Philipp
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computation and Language Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Quantifying construct validity in large language model evaluations
von: Kearns, Ryan Othniel
Veröffentlicht: (2026)

LINGOLY-TOO: Disentangling Reasoning from Knowledge with Templatised Orthographic Obfuscation
von: Khouja, Jude, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Philosophic Turn for AI Agents: Replacing centralized digital rhetoric with decentralized truth-seeking
von: Koralus, Philipp
Veröffentlicht: (2025)

Reason from Fallacy: Enhancing Large Language Models' Logical Reasoning through Logical Fallacy Understanding
von: Li, Yanda, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LLMs Don't Know Their Own Decision Boundaries: The Unreliability of Self-Generated Counterfactual Explanations
von: Mayne, Harry, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Strategic Navigation or Stochastic Search? How Agents and Humans Reason Over Document Collections
von: Borchmann, Łukasz, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Do LLMs Exhibit Human-Like Reasoning? Evaluating Theory of Mind in LLMs for Open-Ended Responses
von: Amirizaniani, Maryam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The LLM Fallacy: Misattribution in AI-Assisted Cognitive Workflows
von: Kim, Hyunwoo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing LLM Reasoning via Non-Human-Like Reasoning Path Preference Optimization
von: Lu, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-BABYBENCH: Understanding and Evaluating Grounded Planning and Reasoning in LLMs
von: Choukrani, Omar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Fallacy of Global Token Perplexity in Spoken Language Model Evaluation
von: Hsu, Chan-Jan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLMs Are Prone to Fallacies in Causal Inference
von: Joshi, Nitish, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Addressing the Ecological Fallacy in Larger LMs with Human Context
von: Soni, Nikita, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Toward a Theory of Generalizability in LLM Mechanistic Interpretability Research
von: Trott, Sean
Veröffentlicht: (2025)

ActuBench: A Multi-Agent LLM Pipeline for Generation and Evaluation of Actuarial Reasoning Tasks
von: Schmidt, Jan-Philipp
Veröffentlicht: (2026)

Code Execution as Grounded Supervision for LLM Reasoning
von: Jung, Dongwon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Human-Like Grading: A Unified LLM-Enhanced Framework for Subjective Question Evaluation
von: Zhua, Fanwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reasoning Pattern Matters: Learning to Reason without Human Rationales
von: Pang, Chaoxu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Language-Informed Synthesis of Rational Agent Models for Grounded Theory-of-Mind Reasoning On-The-Fly
von: Ying, Lance, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Human-Like Lifelong Memory: A Neuroscience-Grounded Architecture for Infinite Interaction
von: Lerma-Torres, Diego C.
Veröffentlicht: (2026)

SIFT: Grounding LLM Reasoning in Contexts via Stickers
von: Zeng, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-Human Pipeline for Cultural Context Grounding of Conversations
von: Pujari, Rajkumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Leveraging Context for Multimodal Fallacy Classification in Political Debates
von: Pittiglio, Alessio
Veröffentlicht: (2025)

How Likely Do LLMs with CoT Mimic Human Reasoning?
von: Bao, Guangsheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Is Human-Like Text Liked by Humans? Multilingual Human Detection and Preference Against AI
von: Wang, Yuxia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Persona-Assigned Large Language Models Exhibit Human-Like Motivated Reasoning
von: Dash, Saloni, et al.
Veröffentlicht: (2025)

IRLBench: A Multi-modal, Culturally Grounded, Parallel Irish-English Benchmark for Open-Ended LLM Reasoning Evaluation
von: Tran, Khanh-Tung, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Comparing Inferential Strategies of Humans and Large Language Models in Deductive Reasoning
von: Mondorf, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Language Models Are Better Logical Fallacy Reasoners with Counterargument, Explanation, and Goal-Aware Prompt Formulation
von: Jeong, Jiwon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TeamLLM: A Human-Like Team-Oriented Collaboration Framework for Multi-Step Contextualized Tasks
von: Wang, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning to Plan & Reason for Evaluation with Thinking-LLM-as-a-Judge
von: Saha, Swarnadeep, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Giving AI Personalities Leads to More Human-Like Reasoning
von: Nighojkar, Animesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PrinciplismQA: A Philosophy-Grounded Approach to Assessing LLM-Human Clinical Medical Ethics Alignment
von: Hong, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hallucination, Monofacts, and Miscalibration: An Empirical Investigation
von: Miao, Miranda Muqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automatic Control With Human-Like Reasoning: Exploring Language Model Embodied Air Traffic Agents
von: Andriuškevičius, Justas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Novel Architecture for Symbolic Reasoning with Decision Trees and LLM Agents
von: Kiruluta, Andrew
Veröffentlicht: (2025)

Steering Evaluation-Aware Language Models to Act Like They Are Deployed
von: Hua, Tim Tian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EmoLLM: Appraisal-Grounded Cognitive-Emotional Co-Reasoning in Large Language Models
von: Zhang, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLM Reasoners: New Evaluation, Library, and Analysis of Step-by-Step Reasoning with Large Language Models
von: Hao, Shibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Do Theory of Mind Benchmarks Need Explicit Human-like Reasoning in Language Models?
von: Lu, Yi-Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)