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学术知识图谱通过新的来源模型解决来源归属问题
本文介绍了一种构建学术知识图谱的新方法，解决了来源归属和可比性的复杂性。它提出区分用于证据检索的工作地址、来源定义的类别以及接纳段落进行比较的决定。作者通过 PaRAGraph Casebook 在四个可重运行的案例中展示了这种方法，说明了语言模型如何提取和验证主张。该系统将这些决定存储为对象，固定了从比较到证据的路径，同时允许使用新来源修改分类法。
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新框架统一了AI推理结构理论中的确定性
一篇新研究论文介绍了一个形式化框架，用于从由签名、公理和推理策略组成的结构理论中创建规范解释。该框架区分了闭包稳定化、全局完备化和确定性，并将非确定性分为认识型和结构型。提出了两种规范化机制：基于算子的完备化和基于选择器的构造，并给出了它们的存在条件及其在LLM辅助推理等领域的应用，其中幻觉被表述为不受支持的规范化。