Zongyuan Sun等发布无标注知识图谱自进化框架EoG

2026年10月27日，Zongyuan Sun等人在arXiv的cs.AI领域发布论文《Evolve on Graph》，正式提出名为EoG的知识图谱自进化推理框架。该框架的核心目标是解决大语言模型在无问答标注情况下的图谱推理难题。 论文指出，EoG框架通过引入“图自博弈”机制，让单一模型交替担任提问者与解题者。同时结合符号可验证拓扑合成和边界感知图课程，该框架能够生成可验证的多跳问题，从而实现自进化推理。 在Freebase、Wikidata和工业知识图谱的六个基准测试中，论文称EoG的表现持续优于现有的基于提示、检索和智能体的方法。论文还注明其代码可通过特定链接获取。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。