该项目研究大型语言模型（LLMs）是否能够通过上下文学习（ICL）进行与贝叶斯统计一致的结构化推理。通过偏置硬币翻转的对照实验，研究发现当提供足够的上下文示例时，LLMs可以表现出与贝叶斯后验更新高度一致的行为。这表明LLMs能够以符合统计原则的方式适应和学习，从而提升其在复杂推理任务中的应用。
XAIreason是一个专为推理任务设计的开源框架，为开发者提供构建逻辑性强AI系统的工具，通过增强模型的推理能力，支持复杂问题的高效求解。它具备推理引擎、知识整合、模型优化、可视化支持和兼容性强等特点，适用于决策系统、知识问答和透明AI等多种场景。
