本文讨论了大型语言模型在逻辑推理中的挑战，并提出了一种新的解算器层自适应方法。该方法通过将解算器作为语言模型的新层，利用MaxSAT桥梁定义转移梯度，使模型能够收敛到满足的解决方案。实验证明该方法在大规模问题求解中相对于现有的符号求解器和工具学习方法具有持续优势。