arXiv · AI· Suxing Liu·· 12 小时前AI 评分24
GraphEvoResearcher: 图感知无训练自反思推理在成本受限多跳问答中的应用
GraphEvoResearcher: Graph-Aware Training-Free Self-Reflective Reasoning for Cost-Bounded Multi-Hop Question Answering
AI 导读
GraphEvoResearcher 提出了一种无训练的自反思协议，在 GSM8K、MATH 和 BBH 基准上分别达到 98%、92% 和 82% 的准确率。 该协议将自反思机制提升为推理图结构，节点代表中间结论，边编码支持、矛盾和依赖关系。 在 MATH 数据集上，该方法比单次推理高 24 个百分点，将构建成本控制在约 2 步 4.5-5 个节点。
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