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本文作者为北京邮电大学网络空间安全学院硕士研究生倪睿康，指导老师为肖达副教授。主要研究方向包括自然语言处理、模型可解释性。该工作为倪睿康在彩云科技实习期间完成。联系邮箱：ni@bupt.edu.cn, xiaoda99@bupt.edu.cn

人类拥有一种强大的能力，能够理解多个实体之间复杂的关系并基于这些关系进行推理，这被称为组合关系推理（Compositional Relational Reasoning, CRR）。这种能力不仅是智能的标志，也是我们应对日常问题和复杂任务的核心技能。那么，像 GPT 这样的大型语言模型（LLM）是否具备这种能力？它们又是如何在内部处理这种任务的？为了回答这个问题，研究者开发了一个新的基准测试，称为广义关联回忆（Generalized Associative Recall, GAR），专门用来评估 LLM 在组合推理任务中的表现，并进一步研究模型如何解决这些任务。论文《Benchmarking and Understanding Compositional Relational Reasoning of LLMs》已被 AAAI 2025 接收。本工作由北京邮电大学和彩云科技合作完成。

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