arXiv cs.AI· Saurabh Mathur, Sahil Sidheekh, Bhavan Vasu, Farbod Tavakkoli, Prasad Tadepalli, Kristian Kersting, Sriraam Natarajan·· 3 小时前AI 评分24
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
AI 导读
研究者提出神经符号框架 grasp，将关系结构学习建模为函数梯度提升，把弱学习器设为一阶规则，并将内层搜索交给 LLM 完成。在 Tox21、mutagenesis 和 Cora 等四个关系基准上，grasp 优于纯符号、神经网络和基于 LLM 的基线，同时输出可解释的加权规则集成。该方法用梯度引导的 LLM 假设生成替代组合搜索，在保留提升算法保证的同时维持符号输出的透明度。
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