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RAGU 把 GraphRAG 的知識圖譜建構拆成兩階段萃取、DBSCAN 去重、LLM 濃縮與 Leiden 社群偵測;論文聲稱 7B Meno-Lite 在知識圖譜建構上相對 Qwen2.5-32B 有 +12.5% harmonic mean,GraphRAG-Bench Medical 證據召回最高 0.84。適合作為「管線內 LLM 不必越大越好」的架構訊號,但仍需以實際語料重測。
Threads @aiposthub 介紹 General Reasoning 的 BackSearch:讓 LLM 搜尋指定日期當下的網路,避免預測回測時混入後來更新的新聞,造成 temporal leakage。本文整理其評估價值:選舉/股價/球賽/地緣政治預測、量化策略回測、benchmark 可重現性,都需要區分「模型現在知道什麼」與「模型在那個時間點可知道什麼」。