大模型推理能力

Sim-CLIP: Unsupervised Siamese Adversarial Fine-Tuning for Robust and Semantically-Rich Vision-Language Models

Sim-CLIP: 无监督的孪生对抗微调用于鲁棒且语义丰富的视觉-语言模型

Md Zarif Hossain, Ahmed Imteaj

机构 * Florida Atlantic University（佛罗里达大西洋大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 Sim-CLIP通过无监督对抗微调提升CLIP视觉编码器的鲁棒性，同时保持语义表示。采用孪生架构和余弦相似度目标，避免大批次对比学习和额外动量编码器，实现低计算开销的鲁棒训练。

Comments Accepted at IJCNN 2026

CURE:Circuit-Aware Unlearning for LLM-based Recommendation

CURE:基于电路的LLM推荐系统去学习

Ziheng Chen, Jiali Cheng, Zezhong Fan, Hadi Amiri, Yunzhi Yao, Xiangguo Sun, Yang Zhang

机构 * University of Massachusetts Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出CURE框架，通过分离模型组件并按功能分类，解决LLM推荐系统去学习中的梯度冲突问题，提升去学习效果和模型稳定性。

Self-Improving Pretraining: using post-trained models to pretrain better models

自我改进预训练：利用后训练模型来预训练更好的模型

Ellen Xiaoqing Tan, Jack Lanchantin, Shehzaad Dhuliawala, Danwei Li, Thao Nguyen, Jing Xu, Ping Yu, Ilia Kulikov, Sainbayar Sukhbaatar, Jason Weston, Xian Li, Olga Golovneva

机构 * FAIR at Meta（Meta FAIR） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种新的预训练和中训练方法，通过利用已有的强后训练模型来重写预训练数据并判断策略模型的 rollout，从而在早期训练中引入安全、事实性、生成质量和推理能力等关键行为，提升模型整体性能。

Omni-MMSI: Toward Identity-attributed Social Interaction Understanding

Omni-MMSI：迈向基于身份的社会互动理解

Xinpeng Li, Bolin Lai, Hardy Chen, Shijian Deng, Cihang Xie, Yuyin Zhou, James Matthew Rehg, Yapeng Tian

机构 * University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文提出Omni-MMSI任务，要求从原始音频、视觉和语音输入中全面理解社会互动，通过身份属性的社会线索识别与推理，提升AI助手对人类互动的感知与响应能力。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project page: https://sampson-lee.github.io/omni-mmsi-project-page

Long-Document QA with Chain-of-Structured-Thought and Fine-Tuned SLMs

长文档问答与结构化思维链及微调大语言模型

Zhuowen Liang, Xiaotian Lin, Zhengxuan Zhang, Yuyu Luo, Haixun Wang, Nan Tang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； EvenUp, USA（美国EvenUp公司） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出LiteCoST框架，通过结构化思维链和微调小语言模型，实现高精度低延迟的长文档问答，采用双支柱方法提升准确性和效率。

Comments 26 pages, 17 figures, 10 tables. Accepted at ICLR 2026

Chain of Event-Centric Causal Thought for Physically Plausible Video Generation

基于事件中心因果推理的物理合理视频生成

Zixuan Wang, Yixin Hu, Haolan Wang, Feng Chen, Yan Liu, Wen Li, Yinjie Lei

机构 * Sichuan University（四川大学） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文提出基于事件链的因果推理和跨模态提示模块，用于生成物理合理视频，通过物理公式约束和时间对齐提示提升视频生成的因果连贯性与物理合理性。

Comments Accepted by CVPR2026

H-Node Attack and Defense in Large Language Models

H-Node攻击与防御在大语言模型中

Eric Yocam, Varghese Vaidyan, Yong Wang

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出H-Node对抗噪声消除框架，通过识别并防御Transformer大语言模型中的幻觉表示，利用逻辑回归探针定位幻觉节点，通过白盒对抗攻击增强这些维度，并采用自适应防御抑制幻觉节点，提升模型鲁棒性。

Comments 17 pages, 7 figures, 6 tables

Do LLMs Understand Collaborative Signals? Diagnosis and Repair

大语言模型理解协作信号吗？诊断与修复

Shahrooz Pouryousef, Ali Montazeralghaem

机构 * Google（谷歌） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究大语言模型在推荐任务中处理协作信息的能力，通过检索增强生成方法提升其推理性能，实验表明在提供清晰信息时LLM优于传统矩阵分解模型。

GIFT: Reconciling Post-Training Objectives via Finite-Temperature Gibbs Initialization

GIFT：通过有限温度吉布斯初始化调和后训练目标

Zhengyang Zhao, Lu Ma, Yizhen Jiang, Xiaochen Ma, Zimo Meng, Chengyu Shen, Lexiang Tang, Haoze Sun, Peng Pei, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Meituan（美团） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出GIFT方法，通过将监督视为有限温度能量势，解决后训练阶段目标不一致问题，实验表明其在强化学习初始化中优于传统SFT及其他基线方法。

MSSR: Memory-Aware Adaptive Replay for Continual LLM Fine-Tuning

MSSR: 为持续LLM微调的内存感知自适应回放

Yiyang Lu, Yu He, Jianlong Chen, Hongyuan Zha

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 MSSR通过估计样本级别的记忆强度并自适应地安排复习，有效缓解持续LLM微调中的灾难性遗忘问题，同时保持快速适应能力。

MMAI Gym for Science: Training Liquid Foundation Models for Drug Discovery

MMAI Gym for Science: 训练液态基础模型用于药物发现

Maksim Kuznetsov, Zulfat Miftahutdinov, Rim Shayakhmetov, Mikolaj Mizera, Roman Schutski, Bogdan Zagribelnyy, Ivan Ilin, Nikita Bondarev, Thomas MacDougall, Mathieu Reymond, Mihir Bafna, Kaeli Kaymak-Loveless, Eugene Babin, Maxim Malkov, Mathias Lechner, Ramin Hasani, Alexander Amini, Vladimir Aladinskiy, Alex Aliper, Alex Zhavoronkov

机构 * Insilico Medicine ； Liquid AI 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 MMAI Gym for Science通过训练液态基础模型，实现了在药物发现任务中超越大模型的性能，同时保持高效和广泛适用性。

IntPro: A Proxy Agent for Context-Aware Intent Understanding via Retrieval-conditioned Inference

IntPro：一种通过检索条件推理的代理代理，用于基于情境的意图理解

Guanming Liu, Meng Wu, Peng Zhang, Yu Zhang, Yubo Shu, Xianliang Huang, Kainan Tu, Ning Gu, Liuxin Zhang, Qianying Wang, Tun Lu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Lenovo Group Ltd（联想集团有限公司） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 IntPro通过检索条件推理学习适应个体用户，提升基于情境的意图理解性能。

Stable Adaptive Thinking via Advantage Shaping and Length-Aware Gradient Regulation

通过优势塑造和长度感知梯度调节实现稳定的自适应思维

Zihang Xu, Haozhi Xie, Ziqi Miao, Wuxuan Gong, Chen Qian, Lijun Li

机构 * Beihang University（北航） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种两阶段框架，通过混合微调和自适应强化学习，结合正确性保持优势塑造和长度感知梯度调节，提升大型推理模型在低复杂度查询中的稳定自适应推理能力。

Comments 15 pages, 7 figures

Latent Context Compilation: Distilling Long Context into Compact Portable Memory

潜在上下文编译：将长上下文编译为紧凑便携内存

Zeju Li, Yizhou Zhou, Qiang Xu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出潜在上下文编译方法，通过LoRA模块将长上下文压缩为紧凑内存，无需合成数据即可提升LLM部署效率。

Field-Theoretic Memory for AI Agents: Continuous Dynamics for Context Preservation

场论记忆用于人工智能代理：连续动态以保持上下文

Subhadip Mitra

机构 * Rotalabs 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出基于场论的记忆系统，通过连续动态保持上下文，提升多会话推理和时间推理性能。

Comments 15 pages, 6 figures. Code: https://github.com/rotalabs/rotalabs-fieldmem

EBPO: Empirical Bayes Shrinkage for Stabilizing Group-Relative Policy Optimization

EBPO：经验贝叶斯收缩用于稳定群体相对策略优化

Kevin Han, Yuhang Zhou, Mingze Gao, Gedi Zhou, Serena Li, Abhishek Kumar, Xiangjun Fan, Weiwei Li, Lizhu Zhang

机构 * Meta AI 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 EBPO通过经验贝叶斯收缩方法稳定群体相对策略优化，有效降低估计方差并提升训练稳定性。

Exposing the Systematic Vulnerability of Open-Weight Models to Prefill Attacks

揭示开放权重模型对预填充攻击的系统性漏洞

Lukas Struppek, Adam Gleave, Kellin Pelrine

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究揭示了开放权重模型对预填充攻击的系统性漏洞，通过评估多种策略发现其普遍易受攻击，强调了加强防御的必要性。

Comments 54 pages, 7 figures, 35 tables

Multimodal Information Fusion for Chart Understanding: A Survey of MLLMs -- Evolution, Limitations, and Cognitive Enhancement

多模态信息融合用于图表理解：MLLMs的综述——演变、局限与认知增强

Zhihang Yi, Jian Zhao, Jiancheng Lv, Tao Wang

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机科学学院） ； Engineering Research Center of Machine Learning（机器学习工程研究中心） ； China Telecom Institute of AI（中国电信人工智能研究院） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文综述了多模态大语言模型在图表理解中的应用，分析了其演变、局限及未来发展方向，旨在推动更稳健的系统发展。

TableDART: Dynamic Adaptive Multi-Modal Routing for Table Understanding

TableDART: 表格理解的动态自适应多模态路由

Xiaobo Xing, Wei Yuan, Tong Chen, Quoc Viet Hung Nguyen, Xiangliang Zhang, Hongzhi Yin

机构 * The University of Queensland, Australia（昆士兰大学） ； Griffith University, Australia（格里菲斯大学） ； University of Notre Dame, USA（诺丁汉大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 TableDART通过动态选择文本、图像或融合视角，提升表格理解的准确性和效率，避免昂贵的多模态模型微调。

Comments Accepted to ICLR 2026. 26 pages, 11 figures

Beyond Uniform Credit: Causal Credit Assignment for Policy Optimization

超越均匀信用：为策略优化的因果信用分配

Mykola Khandoga, Rui Yuan, Vinay Kumar Sankarapu

机构 * Lexsi Labs（Lexsi实验室） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出反事实重要性加权方法，通过因果信用分配提升语言模型推理性能，无需辅助模型或外部标注，实验验证其在GSM8K上的有效性。

Comments 12 pages, 1 figure

MAGIC: A Co-Evolving Attacker-Defender Adversarial Game for Robust LLM Safety

MAGIC: 一种共进化攻击者-防御者对抗游戏用于鲁棒大语言模型安全

Xiaoyu Wen, Zhida He, Han Qi, Ziyu Wan, Zhongtian Ma, Ying Wen, Tianhang Zheng, Xingcheng Xu, Chaochao Lu, Qiaosheng Zhang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 MAGIC通过共进化对抗游戏提升大语言模型的安全性，攻击者与防御者智能体在多轮强化学习中相互演化，有效识别并抵御未知攻击模式。

CellForge: Agentic Design of Virtual Cell Models

CellForge: 虚拟细胞模型的代理设计

Xiangru Tang, Zhuoyun Yu, Jiapeng Chen, Yan Cui, Daniel Shao, Weixu Wang, Fang Wu, Yuchen Zhuang, Wenqi Shi, Zhi Huang, Arman Cohan, Xihong Lin, Fabian Theis, Smita Krishnaswamy, Mark Gerstein

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 CellForge通过多代理协作自主设计虚拟细胞模型，生成高竞争力的计算方法，推动计算生物学的自主科学方法开发。

KVzap: Fast, Adaptive, and Faithful KV Cache Pruning

KVzap：快速、自适应和忠实的KV缓存修剪

Simon Jegou, Maximilian Jeblick

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 KVzap通过快速且自适应的KV缓存修剪方法，在保持高精度的同时实现显著的缓存压缩，适用于长上下文和推理任务。

Monotonicity as an Architectural Bias for Robust Language Models

单调性作为提升语言模型鲁棒性的架构偏倚

Patrick Cooper, Alireza Nadali, Ashutosh Trivedi, Alvaro Velasquez

机构 * Department of Computer Science, University of Colorado Boulder, Boulder, CO, USA（计算机科学系，科罗拉多大学波尔德分校，波尔德，科罗拉多州，美国） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究通过在Transformer模型中引入单调性约束，提升语言模型对对抗攻击的鲁棒性，同时保持预训练性能。

Comments 12 pages, 1 figure

Kimi K2: Open Agentic Intelligence

Kimi K2：开放代理智能

Kimi Team, Yifan Bai, Yiping Bao, Y. Charles, Cheng Chen, Guanduo Chen, Haiting Chen, Huarong Chen, Jiahao Chen, Ningxin Chen, Ruijue Chen, Yanru Chen, Yuankun Chen, Yutian Chen, Zhuofu Chen, Jialei Cui, Hao Ding, Mengnan Dong, Angang Du, Chenzhuang Du, Dikang Du, Yulun Du, Yu Fan, Yichen Feng, Kelin Fu, Bofei Gao, Chenxiao Gao, Hongcheng Gao, Peizhong Gao, Tong Gao, Yuyao Ge, Shangyi Geng, Qizheng Gu, Xinran Gu, Longyu Guan, Haiqing Guo, Jianhang Guo, Xiaoru Hao, Tianhong He, Weiran He, Wenyang He, Yunjia He, Chao Hong, Hao Hu, Yangyang Hu, Zhenxing Hu, Weixiao Huang, Zhiqi Huang, Zihao Huang, Tao Jiang, Zhejun Jiang, Xinyi Jin, Yongsheng Kang, Guokun Lai, Cheng Li, Fang Li, Haoyang Li, Ming Li, Wentao Li, Yang Li, Yanhao Li, Yiwei Li, Zhaowei Li, Zheming Li, Hongzhan Lin, Xiaohan Lin, Zongyu Lin, Chengyin Liu, Chenyu Liu, Hongzhang Liu, Jingyuan Liu, Junqi Liu, Liang Liu, Shaowei Liu, T. Y. Liu, Tianwei Liu, Weizhou Liu, Yangyang Liu, Yibo Liu, Yiping Liu, Yue Liu, Zhengying Liu, Enzhe Lu, Haoyu Lu, Lijun Lu, Yashuo Luo, Shengling Ma, Xinyu Ma, Yingwei Ma, Shaoguang Mao, Jie Mei, Xin Men, Yibo Miao, Siyuan Pan, Yebo Peng, Ruoyu Qin, Zeyu Qin, Bowen Qu, Zeyu Shang, Lidong Shi, Shengyuan Shi, Feifan Song, Jianlin Su, Zhengyuan Su, Lin Sui, Xinjie Sun, Flood Sung, Yunpeng Tai, Heyi Tang, Jiawen Tao, Qifeng Teng, Chaoran Tian, Chensi Wang, Dinglu Wang, Feng Wang, Hailong Wang, Haiming Wang, Jianzhou Wang, Jiaxing Wang, Jinhong Wang, Shengjie Wang, Shuyi Wang, Si Wang, Xinyuan Wang, Yao Wang, Yejie Wang, Yiqin Wang, Yuxin Wang, Yuzhi Wang, Zhaoji Wang, Zhengtao Wang, Zhengtao Wang, Zhexu Wang, Chu Wei, Qianqian Wei, Haoning Wu, Wenhao Wu, Xingzhe Wu, Yuxin Wu, Chenjun Xiao, Jin Xie, Xiaotong Xie, Weimin Xiong, Boyu Xu, Jinjing Xu, L. H. Xu, Lin Xu, Suting Xu, Weixin Xu, Xinran Xu, Yangchuan Xu, Ziyao Xu, Jing Xu, Jing Xu, Junjie Yan, Yuzi Yan, Hao Yang, Xiaofei Yang, Yi Yang, Ying Yang, Zhen Yang, Zhilin Yang, Zonghan Yang, Haotian Yao, Xingcheng Yao, Wenjie Ye, Zhuorui Ye, Bohong Yin, Longhui Yu, Enming Yuan, Hongbang Yuan, Mengjie Yuan, Siyu Yuan, Haobing Zhan, Dehao Zhang, Hao Zhang, Wanlu Zhang, Xiaobin Zhang, Yadong Zhang, Yangkun Zhang, Yichi Zhang, Yizhi Zhang, Yongting Zhang, Yu Zhang, Yutao Zhang, Yutong Zhang, Zheng Zhang, Haotian Zhao, Yikai Zhao, Zijia Zhao, Huabin Zheng, Shaojie Zheng, Longguang Zhong, Jianren Zhou, Xinyu Zhou, Zaida Zhou, Jinguo Zhu, Zhen Zhu, Weiyu Zhuang, Xinxing Zu

机构 * Kimi Team（Kimi 团队） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 Kimi K2是一款开源大语言模型，通过混合专家架构和MuonClip优化器实现先进代理能力，表现优于现有非思考模型。

Comments tech report of Kimi K2, with minor updates

Metis-SPECS: Decoupling Multimodal Learning via Self-distilled Preference-based Cold Start

Metis-SPECS: 通过基于偏好自我蒸馏的冷启动解耦多模态学习

Kun Chen, Peng Shi, Haibo Qiu, Zhixiong Zeng, Siqi Yang, Wenji Mao, Lin Ma

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所MAIS） ； Meituan（美团） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 Metis-SPECS通过基于偏好的自我蒸馏冷启动框架解耦多模态学习，提升泛化能力和下游RL表现。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026!

Prefill-Guided Thinking for zero-shot detection of AI-generated images

预填充引导的思考用于AI生成图像的零样本检测

Zoher Kachwala, Danishjeet Singh, Danielle Yang, Filippo Menczer

机构 * Observatory on Social Media（社会媒体观察所） ； Indiana University（印第安纳大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出预填充引导思考方法，通过引导视觉-语言模型推理提升AI生成图像的零样本检测性能。

SoundBreak: A Systematic Study of Audio-Only Adversarial Attacks on Trimodal Models

SoundBreak: 对三模态模型上仅音频对抗攻击的系统研究

Aafiya Hussain, Gaurav Srivastava, Alvi Ishmam, Zaber Hakim, Chris Thomas

机构 * Department of Computer Science, Virginia Tech, USA（计算机科学系，弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 SoundBreak研究了对三模态模型的仅音频对抗攻击，发现音频扰动可导致严重多模态失败，攻击成功率高达96%，并揭示了多模态系统中被忽视的单模态攻击面。

SpecExtend: A Drop-in Enhancement for Speculative Decoding of Long Sequences

SpecExtend: 为长序列推测解码的即插即用增强

Jungyoub Cha, Hyunjong Kim, Sungzoon Cho

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 SpecExtend通过集成高效注意力机制和Cross-model Retrieval策略，提升长序列推测解码效率，加速文档摘要和推理任务。

Knowledge Homophily in Large Language Models

大型语言模型中的知识同质性

Utkarsh Sahu, Zhisheng Qi, Mahantesh Halappanavar, Nedim Lipka, Ryan A. Rossi, Franck Dernoncourt, Yu Zhang, Yao Ma, Yu Wang

机构 * University of Oregon Eugene OR USA ； Pacific Northwest National Laboratory Richland WA USA ； Adobe Research San Jose CA USA ； Texas A\&M University College Station TX USA ； Rensselaer Polytechnic Institute Troy NY USA ； University of Oregon ； Pacific Northwest National Laboratory ； Adobe Research ； Texas A\&M University ； Rensselaer Polytechnic Institute 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于图神经网络的模型，通过分析LLM知识的同质性，提高知识标注效率和推理问答性能。