論文の概要: ReasonOps: A Unified Operational Paradigm for Trustworthy Verified LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27014v1
• Date: Tue, 26 May 2026 13:32:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:42.18879
• Title: ReasonOps: A Unified Operational Paradigm for Trustworthy Verified LLM Reasoning
• Title（参考訳）: ReasonOps: 信頼できるLLM推論のための統一された運用パラダイム
• Authors: Adnan Rashid,
• Abstract要約: 本稿では,信頼できる推論システムのための統一運用パラダイムであるReasonOpsを紹介する。 提案手法は,意味解釈,自己形式化,記号的推論,定理証明,実行時保証,確率的信頼性推定,適応補正を統一的推論ライフサイクルに統合する。 ReasonOpsは、次世代の信頼できるAIエコシステムの基盤となるかもしれない、と私たちは主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.324890820102255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have transformed artificial intelligence from primarily generative systems into increasingly capable reasoning agents. Recent advances in theorem proving, autoformalization, symbolic reasoning, and tool-augmented language models demonstrate substantial progress toward machine-assisted formal reasoning. However, current reasoning systems still suffer from hidden logical inconsistencies, hallucinated symbolic transitions, unsupported theorem applications, and limited reliability guarantees. Existing approaches remain fragmented across formal verification, runtime assurance, neuro-symbolic reasoning and trustworthy Artificial Intelligence (AI) research communities. This paper introduces ReasonOps, a unified operational paradigm for trustworthy verified reasoning systems. Inspired by operational ecosystems such as DevOps and MLOps, ReasonOps treats reasoning as a continuously monitored, verifiable, reliability-aware operational process rather than an isolated inference task. The proposed paradigm integrates semantic interpretation, autoformalization, symbolic reasoning, theorem proving, runtime assurance, probabilistic reliability estimation, and adaptive correction into a unified reasoning lifecycle. The paper further presents the ReasonOps architecture, demonstrates its workflow using an autonomous braking system analysis example, and discusses its potential role in future safety-critical autonomous AI systems. We argue that operational reasoning paradigms such as ReasonOps may become foundational infrastructure for next-generation trustworthy AI ecosystems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能を主に生成システムから、ますます有能な推論エージェントへと変えてきた。 定理証明、自己形式化、記号推論、ツール拡張言語モデルの最近の進歩は、機械支援形式推論への大きな進歩を示している。 しかし、現在の推論システムは依然として隠れた論理的矛盾、幻覚的記号遷移、支持定理の適用、限られた信頼性保証に悩まされている。 既存のアプローチは、正式な検証、ランタイム保証、ニューロシンボリック推論、信頼できる人工知能(AI)研究コミュニティで断片化されている。 本稿では,信頼できる推論システムのための統一運用パラダイムであるReasonOpsを紹介する。 DevOpsやMLOpsといった運用エコシステムにインスパイアされたReasonOpsは、推論を独立した推論タスクではなく、継続的に監視され、検証可能で、信頼性に配慮した運用プロセスとして扱う。 提案手法は,意味解釈,自己形式化,記号的推論,定理証明,実行時保証,確率的信頼性推定,適応補正を統一的推論ライフサイクルに統合する。 この記事では、ReasonOpsアーキテクチャをさらに紹介し、自律ブレーキシステム分析の例を用いてそのワークフローを実演し、将来の安全クリティカルな自律AIシステムにおけるその役割について論じる。 我々は、ReasonOpsのような運用推論パラダイムが、次世代の信頼できるAIエコシステムの基盤となるかもしれないと主張している。

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