<p>LLM profitiert von homophil Graphkompression neue Methode steigert Textverständnis</p> <p>Neues Forschungsergebnis aus dem Bereich der Text‑Attributed Graphs (TAG) zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) ihre Leistungsfähigkeit erheblich steigern können, wenn sie die inhärente Struktur und Semantik von Graphen gezielt nutzen. Während bisherige Ansätze die Kontextgrenzen von LLMs umgehen, indem sie zufällig Knoten oder Kanten entfernen, führt diese Methode zu Rauschen und instabilen Ergebnissen.</p> <p>Die