12:20官方账号arXiv cs.AI@Sambaran Bandyopadhyay, Ananth MuppidiRSF-GLLM框架将可微图推理与答案生成解耦,采用GRU引导的查询更新器和动态门控机制遍历语义不相似的桥接节点。引入流稀疏正则化保证从软概率收敛到离散推理路径。在WebQSP和CWQ数据集上,RSF-GLLM取得了与基于LLM的方法竞争的性能,且推理效率更高。AI模型RSF-GLLMWebQSPCWQ多跳问答推荐理由:多跳知识图谱问答一直难在中间节点没语义关联,RSF-GLLM用循环软流解决了这个瓶颈,比那些全靠LLM暴力推理的更快更准。原文