Even though my dataset is very small, I think it's sufficient to conclude that LLMs can't consistently reason. Also their reasoning performance gets worse as the SAT instance grows, which may be due to the context window becoming too large as the model reasoning progresses, and it gets harder to remember original clauses at the top of the context. A friend of mine made an observation that how complex SAT instances are similar to working with many rules in large codebases. As we add more rules, it gets more and more likely for LLMs to forget some of them, which can be insidious. Of course that doesn't mean LLMs are useless. They can be definitely useful without being able to reason, but due to lack of reasoning, we can't just write down the rules and expect that LLMs will always follow them. For critical requirements there needs to be some other process in place to ensure that these are met.
Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) Вооруженных сил (ВС) России типа «Герань» на ручном управлении представляют большую опасность для Вооруженных сил Украины (ВСУ). Об этом заявил заместитель командира 21-го отдельного подразделения беспилотных систем ВСУ Егор Фирсов, передает Telegram-канал «Новости. Live».
，推荐阅读safew官方版本下载获取更多信息
新动能积厚成势。规模以上高技术制造业增加值占规模以上工业增加值的比重超过17%，数字经济增加值有望达到49万亿元，新能源汽车国内新车销量占比超过50%，工业互联网融合应用全面覆盖41个工业大类行业。
По мнению специалистов, победу одержит лондонский «Арсенал». На титул английской команды можно поставить с коэффициентом 3,60. Выход канониров в финал оценивается коэффициентом 2,30.
第八十一条 有下列行为之一的，处十日以上十五日以下拘留，并处一千元以上二千元以下罚款：