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GTA：面向LLM算法图推理的图论智能体与基准
研究提出Graph Theory Bench，覆盖24类经典图问题、44种任务结构设置，超10万样本，涵盖自然语言、结构化语言、邻接表和邻接矩阵四种表示。评估八款LLM显示准确率强烈依赖输入表示，且最佳表示随图密度、规模、拓扑与模型变化。基于此提出GTA智能体，将Phi-4在简单集从53.5%提升…
arXiv cs.AI49 天前
#图推理
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研究：图推理可化解结构化生成歧义，提出多有效学习框架
论文指出结构化生成被建模为输入到单一输出的确定性映射，与自然语言的多义性不符，单参考监督会压制其他合法解释。作者将其重构为歧义感知推理问题，采用多有效学习框架，把候选输出表示为实体关系图并做图推理选择，在结构化生成基准上提升准确率、稳定性与鲁棒性。
arXiv NLP7 天前
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GraphCert：带认证证据的图推理智能体自举
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。
arXiv cs.AI32 天前
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多智能体图学习：基于结构签名的MAAGL框架
论文针对智能体图学习（AGL）中共享推理策略难以适应异构图结构的问题，提出多智能体智能体图学习框架 MAAGL。它将图划分为社区并为每个社区分配独立智能体，分别表示结构与语义证据：结构证据用置换不变、固定大小的动态结构签名概括，语义证据按相关性筛选top-k节点。智能体依据相似签名的历史轨迹估计置…
arXiv cs.AI53 天前