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GraphWalker
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新的基准 ENTLORE 测试企业问答中的潜在组织推理 · 跟踪 6 个来源
研究人员推出了 ENTLORE，这是一个旨在评估企业问答系统中潜在组织推理能力的新基准。该框架从文档和组织表中重建企业结构，以测试模型推断隐含关系的能力，而不仅仅是陈述的事实。ENTLORE 包含 2,341 份文档和 907 个问题，结果显示，虽然将数据构建为知识图谱可以提高性能，但仍有很大一部分潜在问题未得到解答。此外，其他研究探索了用于知识图谱问答的智能体方法，重点关注自我改进和合成轨迹课程，以增强推理和泛化能力。
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GraphWalker框架通过患者类比提升LLM临床推理能力
研究人员开发了GraphWalker，一个旨在增强大型语言模型（LLM）在分析电子健康记录（EHR）时的临床推理能力的新框架。该方法通过整合数据驱动和模型驱动的视角，发现用于结构化检索的患者队列，并优化示范选择以获得最大信息增益，从而解决了现有患者类比方法的局限性。实验表明，GraphWalker的表现优于当前基线，并在不同数据集上保持稳健性，可作为基于LLM的临床工作流程的可插拔技能。