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ImplicitHop：评测大模型跨上下文与记忆的知识整合能力
研究者提出 ImplicitHop，包含图结构与真实知识图谱两套基准，评估 LLM 在不同推理深度下的演绎推理与知识整合。结果显示准确率随组合长度增加而急剧下降，且上下文内信息显著优于预训练权重中的知识，揭示当前模型的根本局限。
arXiv cs.AI4 小时前
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研究者提出 ImplicitHop，包含图结构与真实知识图谱两套基准，评估 LLM 在不同推理深度下的演绎推理与知识整合。结果显示准确率随组合长度增加而急剧下降，且上下文内信息显著优于预训练权重中的知识，揭示当前模型的根本局限。