VERUS-LM एक नया ढाँचा है जो जटिल अनुमान कार्यों को हल करने के लिए बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (LLM) और प्रतीकात्मक तर्ककर्ताओं की क्षमताओं को जोड़ता है। मौजूदा तरीकों की सीमाओं, जैसे कि खराब सामान्यीकरण प्रदर्शन, ज्ञान और क्वेरी के अपर्याप्त पृथक्करण के कारण अकुशलता, और सीमित अनुमान क्षमताओं, को दूर करने के लिए, VERUS-LM एक सामान्य संकेत तंत्र का उपयोग करता है, डोमेन ज्ञान और क्वेरी को स्पष्ट रूप से अलग करता है, और विभिन्न तार्किक अनुमान कार्यों का समर्थन करता है। यह अनुकूलनशीलता को बढ़ाता है, गणना लागत को कम करता है, और अनुकूलन और बाधा संतुष्टि जैसे अनुमान के अधिक समृद्ध रूपों को सक्षम बनाता है। इसे नए डेटासेट पर विभिन्न अनुमान कार्यों में सफलतापूर्वक लागू किया गया है, जिससे मौजूदा अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में प्रतिस्पर्धी परिणाम प्राप्त हुए हैं और चुनौतीपूर्ण AR-LSAT डेटासेट से काफी बेहतर प्रदर्शन किया है।
