IBM

Leveraging LLM-GNN Integration for Open-World Question Answering over Knowledge Graphs

利用LLM-GNN集成进行知识图谱上的开放世界问答

Hussein Abdallah, Ibrahim Abdelaziz, Panos Kalnis, Essam Mansour

机构 * Concordia University（康科迪亚大学） ； IBM ； KAUST（科威特大学） 纠错

AI总结 本文提出GLOW系统，结合预训练GNN和LLM进行开放世界知识图谱问答，通过结构化提示引导LLM推理，提升多跳推理和缺失链接处理能力，在GLOW-BENCH基准上取得显著提升。

Comments 18 pages,6 figures,10 tables. https://aclanthology.org/2026.eacl-long.26/

The cognitive companion: a lightweight parallel monitoring architecture for detecting and recovering from reasoning degradation in LLM agents

认知伙伴：一种轻量级并行监控架构，用于检测和从LLM代理的推理退化中恢复

Rafflesia Khan, Nafiul Islam Khan

机构 * IBM Dublin（IBM都柏林） ； Citi Polytechnic Institute Khulna（基蒂理工学院库尔纳） 纠错

AI总结 本文提出认知伙伴，一种轻量级并行监控架构，用于检测和恢复LLM代理的推理退化。通过实验验证了其在不同任务类型中的有效性，并指出任务类型依赖性和潜在的规模限制。

ChartNet: A Million-Scale, High-Quality Multimodal Dataset for Robust Chart Understanding

ChartNet: 一个百万级、高质量的多模态数据集，用于稳健的图表理解

Jovana Kondic, Pengyuan Li, Dhiraj Joshi, Isaac Sanchez, Ben Wiesel, Shafiq Abedin, Amit Alfassy, Eli Schwartz, Daniel Caraballo, Yagmur Gizem Cinar, Florian Scheidegger, Steven I. Ross, Daniel Karl I. Weidele, Hang Hua, Ekaterina Arutyunova, Roei Herzig, Zexue He, Zihan Wang, Xinyue Yu, Yunfei Zhao, Sicong Jiang, Minghao Liu, Qunshu Lin, Peter Staar, Luis Lastras, Aude Oliva, Rogerio Feris

机构 * MIT（麻省理工学院） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） ； IBM Research（IBM研究院） ； Abaka AI & 2077AI（Abaka AI及2077AI） 纠错

AI总结 ChartNet通过生成150万张不同图表样本，提升图表解释和推理能力，包含代码、图像、表格、自然语言和问答数据，支持多模态对齐，公开可用。

Comments Accepted at CVPR 2026