研究揭示LLM图同构推理缺陷

一项研究发现，大语言模型在节点标签未被置换的图同构检测任务中表现近乎完美，但当相同图形的节点标签被置换后，模型无法识别其同构性。这表明模型依赖于表层文本模式进行判断，而非理解抽象的图结构。 该论文指出，模型缺乏置换不变性，而这是进行有效结构推理的基本要求。因此，模型在图推理基准测试上的高成功率，并不能证明其具备真实的拓扑理解能力，反而暴露了当前评测体系对模型结构推理能力存在误判风险。 这项研究已被第35届ACM CIKM 2026图增强LLM研讨会（GaLM）接收为口头报告，论文发表于arXiv的NLP（cs.CL）领域。

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