arXiv · cs.AI· Saurabh Mathur·· 19 天前AI 评分23
grasp：用函数梯度引导 LLM 学习概率逻辑程序
Learning Probabilistic Logic Programs with Functional Gradient Guided Language Models
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Saurabh Mathur
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.12303v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
研究者提出神经符号框架 grasp（Gradient-boosted Synthesis of Probabilistic logic programs），将关系结构学习转化为函数梯度提升，弱学习器为一阶规则，难解的内部符号搜索交给 LLM 提议预言机。在 Tox21 分子毒性预测、诱变性和 Cora 引用匹配四个关系型 benchmark 上，grasp 超越纯符号、神经网络及基于 LLM 的基线，同时生成可解释的加权规则集成。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org