研究者提出无需QA标注的自进化知识图谱推理框架EoG

Zongyuan Sun 等研究者在 arXiv 提交论文，提出 Evolve on Graph（EoG）框架，让大语言模型在没有任何问答标注的情况下通过自我博弈进化知识图谱推理能力。论文作者称，在基于 Freebase、Wikidata 和一个工业知识图谱的六个基准上，EoG 的表现持续优于基于提示、检索和智能体的方法。 框架用单个 LLM 交替扮演提问的 Proposer 和答题的 Solver，通过 SVTS 采样推理拓扑并执行一阶逻辑查询来生成可验证题目，并以 Boundary-Aware Graph Curriculum 使题目难度保持在 Solver 能力边界附近。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。