GraphCert：带认证证据的图推理智能体自举
原文标题：GraphCert: Bootstrap Agentic Graph Reasoning with Certified Evidence Rubrics
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研究者提出 GraphCert，通过认证证据评分标准在后期训练中自举智能体的图推理能力，避免依赖专有大模型生成监督数据。在 GRBENCH 五个图推理领域上，GraphCert 持续优于更大的 LLM 智能体，并展现出跨异构图领域的可迁移推理能力。
- 问题
- 训练图推理智能体依赖昂贵人工标注，且用专有 LLM 生成监督有数据泄露风险。
- 方法
- 用带生成控制的 Graph Quizzer 自举图问答对，经执行认证与语义筛选后作为 GRPO 奖励依据。
- 结果
- 在 GRBENCH 五个图推理领域持续优于更大 LLM 智能体，并可跨异构图领域迁移。
- 影响
- 无需专有模型即可自举图推理能力，降低敏感图数据的合规与标注成本。
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