答案：因果图的实时更新依赖于持续的因果挖掘算法（如PC算法）。每当新的因果数据到来时，系统会通过因果挖掘算法动态更新图中的边和节点，以确保图谱的最新性和推理准确性。但在高频更新的情况下，如何处理大规模图谱的计算复杂度仍然是一个待解决的问题。

概念介绍PoG（Plan-on-Graph）是一个用于知识图谱增强的LLM推理框架，整合了任务分解、路径探索、内存更新和反思机制，解决了固定路径宽度、不支持自我纠错、遗忘部分条件的问题。归纳总结PoG通过动态适应、反思自纠和内存管理，提升了知识图谱推理的准确性、灵活性和效率。展示了PoG框架的四个核心模块：任务分解：将问题分解为多个子目标。路径探索：在知识图谱中迭代检索相关实体和关系。内存更新：记

在您设定里，随机游走到最后一跳之后，会基于相似度来决定哪条三元组最相关。但如果在最后一跳有五条边都可能与问题概念“差不多”相关，模型要选哪一条？最终是否只能粗暴地选相似度最高的？如果这条边实际上是局部最优而非全局最优，会不会丢掉正确答案？我们的实现确实是采用最大相似度准则，但也允许我们保留若干条得分相近的三元组，后续在合并提示时看是否能同时给模型多条思路。对于多条边同分的罕见情况，我们采用随机挑选

Function Call 技能树│├── 基础技能 ⭐⭐⭐│ ├── 编写 JSON Schema│ ├── 理解调用流程│ └── 执行函数并返回结果│├── 进阶技能 ⭐⭐⭐⭐│ ├── 优化函数命名和描述│ ├── 处理意图识别问题│ └── 实现分层对齐机制│├── 高级技能 ⭐⭐⭐⭐⭐│ ├── 管理 100 + 函数│ ├── 实现并发调用│ ├── 综合性能优化│ └── 设计完整

论文：Less is More: Making Smaller Language Models Competent Subgraph Retrievers for Multi-hop KGQA代码：https://github.com/hwy9855/GSR核心方法：在多跳知识图谱问答（Multi-hop KGQA）任务中，系统需要从庞大的知识图谱（KG）中检索到与问题相关的“子图”（subgra

在没有引入知识图谱差异的纯 RAG 模型中，可能只看到“腰痛+下肢放射痛”，就直接给出“可能是坐骨神经痛”的结论，缺乏后续追问过程，从而漏掉“坐姿缓解疼痛”这一关键信息。二者有很多相似症状（腿痛、麻木、腰痛等），但在坐姿、步行耐受度、腿部放射痛方式上有所区分。MedRAG 正是针对这一痛点给出的整体框架：它既能通过知识图谱来区分相似病症，还能在生成答案前后动态检索并追问信息，弥补传统模型的不足。如

阿尔茨海默病新药Aducanumab的疗效”“急性ST段抬高型心肌梗死PCI适应症”“3天前发热，昨天出现皮疹，今天关节痛”“血常规+心电图+胸片异常的综合分析”“患者本次住院与上次住院的病情对比”“CAR-T治疗血液肿瘤的最新进展”“胸痛+呼吸困难+D-二聚体升高”“糖尿病肾病的ACE抑制剂应用”“急性ST段抬高型心肌梗死治疗”“65岁男性心房颤动治疗方案”“罕见遗传病XYZ的治疗方案”“心电图

答10论文实验证明，用 m-KAILIN 生成的数据给生物医学大模型做连续预训练 (CPT) 或监督微调 (SFT)，模型在各种医学 QA 任务上精度显著提升。甚至在一些场景下，小参数模型也能和更大规模的商用模型接近或超越。总结m-KAILIN 的核心思路把海量医学文献先“提取+转换”成问答格式再用先进 LLM 去“填”答案，最终持续迭代生成一个规模庞大、质量高的生物医学问答训练集。通过多智能体协

解法拆解：SiriuS = 「多智能体分工 + 成功轨迹微调 + 失败轨迹重写 + 奖励函数」。逻辑链结构：子解法1 是基础角色分工结构，子解法2/3 根据结果成功或失败而分支，构成一条可重复的决策链。隐性方法：失败重写过程中对错误原因的精确诊断和反馈是关键但未显式细化的方法步骤。潜在局限：对外部评估或正确答案的依赖，迭代成本高，Critic 反馈的自动化程度不够。

提出一种从最小工作流开始，通过"边做边学"原则不断自我改进的智能体范式，无需改变模型参数或大规模后训练。正例：就像一个刚入职的研究助理，一开始只会基本的文献搜索和阅读理解，但通过不断承接研究项目、总结经验教训、建立个人知识库，最终成长为能独立完成复杂研究任务的专家。反例：传统方法像是给机器人预编程所有可能的操作步骤，或者通过大量训练数据强化特定技能，但遇到新情况就束手无策，缺乏自适应学习能力。