剑桥等机构论文揭露图软提示的 token collapse 病态行为
Sapienza · hf · 2026-10-27
罗马第一大学、剑桥、比萨大学与 ISTI-CNR 的论文对 G-Retriever 一类「图软提示」方法做了深入分析，提出 token collapse 问题。
- 图软提示让 GNN 学习图特定的 token 注入 LLM prompt，以传递实体间关系结构
- 作者发现：跨 3 个 benchmark、3 种图编码器、2 个 LLM 家族（含 frozen 与 LoRA 微调），学到的图 token 几乎不可区分，退化为通用 prompt，并未真正携带关系信息
- 结论：这类方法评测不能只看准确率，应加入 alignment probe 检查图 token 是否真的编码了结构
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