arXivAI 研究
為什麼標準指標不夠用？大語言模型圖形重建的譜理論與失真邊界
Why Standard Metrics Fail: A Spectral Theory of LLM Graph Reconstruction
本論文證明了大語言模型在圖形重建中，其拉普拉斯譜的 Wasserstein 距離受到邊數變化的嚴格限制，揭示了單一聚合指標為何無法反映模型結構編輯的本質。
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Why Standard Metrics Fail: A Spectral Theory of LLM Graph Reconstruction
本論文證明了大語言模型在圖形重建中，其拉普拉斯譜的 Wasserstein 距離受到邊數變化的嚴格限制，揭示了單一聚合指標為何無法反映模型結構編輯的本質。