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Graph Reasoning Enhanced Language Models for Text-to-SQL
Graph Reasoning Enhanced Language Models for Text-to-SQL
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综述探讨将视觉图数据整合到AI模型中
一篇新的综述论文探讨了新兴的“视觉遇上图”领域，该领域将图的视觉表示整合到机器学习模型中。传统上，图学习侧重于符号结构，忽略了科学家使用的视觉线索，例如化学家解释分子图。这项研究旨在弥合这一差距，将视觉图描绘视为推理和学习的主要输入，从而可能催生出能够像人类专家一样感知和推理图的基础模型。
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新基准 {\dataset} 挑战 LLM 图推理能力
研究人员开发了一个名为 {\dataset} 的新颖框架，为评估大型语言模型 (LLM) 的图推理能力创建了一个更全面的基准。该框架通过扩展图大小、任务复杂性、任务描述、图加载和任务来源五个维度的覆盖范围，并利用基于 LLM 的生成器进行任务创建和人工验证，从而解决了现有基准的局限性。使用此基准进行的初步实验显示，当前微调模型在泛化方面存在困难，而检索增强方法在不同推理模式下表现各异。