论文
检测差异并不是理解结构：大语言模型 在图同构方面失败
Detecting Differences Is Not Understanding Structure: Large Language Models Fail at Graph Isomorphism
摘要
大语言模型（LLM）在各种推理任务上表现出了令人印象深刻的表现，但它们在图中的结构推理能力仍不清楚。我们研究 LLM 是否能够真正理解图同构——图论中的一个基本问题。虽然 LLM 在同构检测上实现了近乎完美的精度，但我们表明这种性能是虚幻的。当相同的图带有排列的节点标签时，LLM 无法识别它们的同构。这一发现表明 LLM 利用模式而不是推理抽象图结构。由于排列不变性是有效结构推理的基本要求，这些结果表明图推理基准的成功不应被解释为真正拓扑理解的证据。