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笔记整理：和东顺，天津大学硕士，研究方向为软件缺陷分析 论文链接：https://aclanthology.org/2024.acl-long.558/ 发表会议：ACL 2024 1. 动机 虽然大语言模型（LLMs）已经在自然语言理解和生成任务中取得了显著的成绩，但是它们依然存在一些关键性的限制，包括但不限于以下几点： （1）难以融合新知识 ：现有的LLMs在处理新知识时常常遇到困难，特别是在需要将新知识与现有知识进行综合分析的情况下。 （2）幻觉（Hallucinations） ：在生成文本时，LLMs可能会产生与上下文不符或事实不符的信息，这是由于模型缺乏对输入信息的有效验证机制。 （3）解释推理过程的能力有限 ：当LLMs生成答案或结论时，往往难以清晰地表达它们是如何从给定的信息中得出这些结论的，即缺乏透明度。 为 了解决这些问题， 本文 提出了名为 MindMap 的方法。 MindMap 是一个创新
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