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In-situ Graph Reasoning and Knowledge Expansion Based on Preference Recursive Language Modeling
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内容提要
本文介绍了一种新框架Graph-PReFLexOR，旨在满足自动化科学发现中的图推理与知识扩展需求。该框架结合图推理与符号抽象，支持灵活生成知识图谱，促进跨学科应用。实验证明其在推理深度和适应性方面表现优异，为AI驱动的科学发现奠定基础。
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关键要点
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Graph-PReFLexOR框架旨在满足自动化科学发现中的图推理与知识扩展需求。
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该框架结合图推理与符号抽象，支持灵活生成知识图谱。
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Graph-PReFLexOR促进跨学科应用，增强了推理的深度和适应性。
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实验证明该框架在推理深度和适应性方面表现优异，为AI驱动的科学发现奠定基础。
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