随着像 OpenAI O3 和 DeepSeek-R1 等先进推理模型的出现,大语言模型(LLMs)展现出了卓越的推理能力。然而,它们在执行严格逻辑推理方面的能力仍然是一个悬而未决的问题。本文综述了大语言模型中逻辑推理的最新进展,这是人工智能研究中的一个关键领域。文章概述了大语言模型中逻辑推理的范围、理论基础以及用于评估推理能力的基准测试。我们分析了不同推理范式下现有的能力——演绎推理、归纳推理、溯因推理和类比推理——并评估了提升推理性能的策略,包括以数据为中心的调优、强化学习、解码策略和神经符号方法。最后,本文展望了未来的研究方向,强调了进一步探索以增强人工智能系统逻辑推理能力的必要性。