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Haotian Xu
Haotian Xu
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LLMs struggle with graph structure, text alone suffices
A new study published on arXiv challenges the conventional wisdom that explicit graph structure is always beneficial for large language models (LLMs). Researchers found that LLMs perform surprisingly well on text-attrib…
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GraphCBMs通过对概念关系进行建模来增强AI的可解释性
研究人员引入了图概念瓶颈模型（GraphCBMs）来解决现有概念瓶颈模型（CBMs）的局限性。传统的CBMs假设概念是独立的，忽略了它们固有的相关性。GraphCBMs集成了潜在概念图来捕捉这些关系，增强了模型的可解释性和性能。在图像分类任务上的实验表明，GraphCBMs提供了更优越的结果，并实现了更有效的基于概念的干预。