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图上推理：忠实且可解释的大型语言模型推理
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了结构化知识的几何推理方法，使用 Knowledge Crosswords 进行实验，附加了两种新方法，结果表明 Verify-All 方法在性能上大幅优于其他方法，并且对于困难问题更加稳健。但LLMs在结构化知识的几何推理能力仍不够强大或完美。
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关键要点
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大型语言模型（LLMs）在知识密集型任务中表现出色。
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本研究提出了结构化知识的几何推理，使用图结构连接多个知识片段。
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模型需要填补遗漏的信息，使用 Knowledge Crosswords 进行实验评估。
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实验中引入了两种新方法：Staged Prompting 和 Verify-All。
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Verify-All 方法在性能上大幅优于其他方法，尤其在困难问题上表现更稳健。
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基准方法在简单问题上表现良好，但在困难问题上表现不佳。
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LLMs 在结构化知识的几何推理能力仍不够强大，易受多种因素影响。
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