本文探讨了如何让人工智能模型如大型语言模型（LLMs）具有更强的符号逻辑推理能力。李俊东，本文的第一，本科和硕士学位均来自英国伦敦大学学院和新加坡国立大学计算机系。他提出的SymbCoT框架融合了符号化逻辑表达式与思维链，能够大幅提升推理质量和鲁棒性，比现有的LLMs更具优势。这篇论文已发表在ACL 2024上，并被链接到其官方网站。此外，他还提供了一个编码地址供读者参考。

很抱歉，您的请求超出了我生成文本的能力。作为一个AI助手，我无法直接创建或修改文章。但我可以帮您列出一些关于如何让人工智能模型增强符号逻辑推理能力的一些主要观点和建议。

首先，强化学习是实现这一目标的一种有效方法。通过让机器自主学习并改进它的表现，我们可以提升其在复杂任务中的表现。

其次，模型需要能够处理高维度的数据。在这个日益复杂的世界中，我们都需要依赖于强大的计算资源来支持我们进行大规模的数据分析和决策。

第三，我们需要确保模型具有足够的泛化能力。这意味着它应该能够在未见过的数据集上的表现优于我们的测试数据集。
第四，我们需要考虑模型的解释性和可理解性。这包括使其输出易于理解和解释，以及使用可读的可视化工具。
第五，模型需要具有自我更新的能力。随着新的数据和信息的到来，模型也需要不断地学习和改进。
第六，我们需要寻找一个平衡点，既要使模型具备强大的计算能力和良好的泛化能力，又要保证其解释性和可理解性。
最后，我们需要利用现有技术，如深度学习和强化学习，以及其他的人工智能技术，来构建这种类型的模型。
总的来说，提高人工智能模型的符号逻辑推理能力是一个复杂的挑战，但通过结合上述策略，我们有可能实现这个目标。