基于模式感知的图可达性逻辑重构

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了图可达性分析中缺乏结构知识的问题，提出了一种利用模式定义的逻辑重构新方法。通过自动排除和排序图路径，显著降低了搜索过程中的回溯次数，从而提高了传统算法的时间和空间效率。

研究测试了五种大型语言模型在图形推理问题上的表现。通过设计10个不同复杂度的图形遍历问题，分析了模型在不同图形大小和提示下的性能。结果显示，提示对推理任务有负面影响。新提示技术PathCompare表现优于标准提示。

PathCompare 图形推理 大型语言模型 提示技术
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