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RSF-GLLM: Bridging the Semantic Gap in Multi-Hop Knowledge Graph QA via Recurrent Soft-Flow and Decoupled LLM Generation

RSF-GLLM：通过循环软流和去耦语言模型生成弥合多跳知识图谱问答中的语义鸿沟

Sambaran Bandyopadhyay, Ananth Muppidi

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； Adobe Systems（Adobe系统公司） 纠错

AI总结 研究多跳知识图谱问答中传统方法的语义鸿沟问题，提出RSF-GLLM框架，通过循环软流模块传播分数、引入正则化保证收敛，提取路径微调LLM，实验证明该方法性能优且推理效率高。

Comments Accepted for publication in ICML 2026 as a full research paper; 21 pages

Prior-First, Condition-Second: Scalable and Controllable Hand Motion Completion

先验优先，条件其次：可扩展且可控的手部运动补全

Mingyi Shi, Xuelin Chen, Taku Komura

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 针对手部运动补全难题，提出先验优先、条件其次框架，先从无结构数据学习通用先验，再引入语义控制，通过分层适配器实现可控性，经评估其在多方面优于基线，还展示了实时推理等特性，适用于动画制作。