arXiv · cs.AI· Suxing Liu·· 1 天前
GraphEvoResearcher：面向成本受限多跳问答的图感知免训练自反思推理方法
GraphEvoResearcher: Graph-Aware Training-Free Self-Reflective Reasoning for Cost-Bounded Multi-Hop Question Answering
arXiv:2610.25978v1阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Suxing Liu
研究任务与主要进展
GraphEvoResearcher 提出一种免训练自反思多跳问答协议，将中间结论和证据表示为带支持、矛盾及依赖关系的推理图，并据此决定修订、回溯或停止。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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