GraphMind: Theorem Selection and Conclusion Generation Framework with Dynamic GNN for LLM Reasoning

En 3 lignesGraphMind combine GNN et LLM pour le raisonnement multi-étapes en mathématiques. Le framework modélise le processus de raisonnement comme un graphe hétérogène évolutif où nœuds (conditions, théorèmes, conclusions) et arêtes (dépendances logiques) permettent la sélection dynamique de théorèmes et la génération itérative de conclusions. Résultats améliorés sur benchmarks QA.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain