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grasp：函数梯度引导LLM合成概率逻辑程序
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事件综述
2026年10月10日，arXiv预印本提出名为grasp的神经符号框架。该框架将关系结构学习建模为函数梯度提升，以一阶规则作为弱学习器，由大语言模型（LLM）担任内部搜索的提议oracle。在涵盖分子毒性预测（Tox21）、致突变性以及Cora引文匹配等4个关系基准上的评估显示，该方法优于纯符号、纯神经及纯LLM基线。该框架以梯度引导的LLM假设生成取代组合搜索，同时保留可解释的加权规则集成。
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最新进展10月10日 19:56
arXiv预印本提出grasp框架，在4个关系基准上性能优于纯符号、纯神经及纯LLM基线。报道时间线
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10月10日
- AI × 生物医药精选grasp：用函数梯度引导的语言模型学习概率逻辑程序
提出名为 grasp 的神经符号框架，将关系结构学习建模为函数梯度提升，以一阶规则为弱学习器、由 LLM 承担内部搜索的提议 oracle。在涵盖分子毒性预测（Tox21）、致突变性和 Cora 引文匹配等 4 个关系基准上的评估显示，该方法优于纯符号、纯神经及纯 LLM 基线，并以梯度引导的 LLM 假设生成取代组合搜索，保留可解释的加权规则集成。
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