本文介绍了ARM-RAG系统，通过检索增强生成（RAG）提升小学数学问题的求解性能。研究总结了RAG的三种发展范式及其主要组成部分，并探讨了评估方法和未来研究方向。RAG在知识密集型任务中展现出提升大型语言模型表现的潜力。

本文介绍了多种基于图神经网络（GNN）的算法，如NeuroCore、NSNet和Graph-Q-SAT，旨在提升布尔可满足性问题（SAT）的求解性能。这些方法通过改进启发式算法和机器学习模型，显著提高了求解效率，减少了迭代次数，并在多个SAT实例上验证了其有效性。