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## Added ### Core framework - src/llm_client.py — Ollama API wrapper for local Docker inference - src/samples.py — Embedded benchmark datasets (GSM8K/MATH/AIME + Chinese) - src/run_all.py — Unified experiment runner ### Phase 1: Baselines - src/baseline/benchmark.py — IO, CoT, CoT-SC, ToT evaluation with Chinese support ### Phase 2: AGoT - src/agot/agot.py — AGoT core algorithm (6 agent types, recursive decomposition) - src/agot/graph_utils.py — DAG graph data structure with cycle detection - src/agot/prompts.py — 6 agent prompt templates (EN + ZH) - src/agot/run.py — AGoT experiment runner ### Graph Analysis - src/graph_analysis/reasoning_graph.py — Graph property computation (cyclicity, diameter, small-world) - src/graph_analysis/visualize.py — Visualization charts ### Documentation - docs/graph_reasoning_principles.md — Comprehensive principles document - docs/next_steps.md — Roadmap for reliable reasoning tool ### Experiment Results - GSM8K/MATH baselines on qwen2.5:32b and qwq:latest - AGoT validation (100% on small sample) - Chinese dataset benchmarks (C-GSM8K, CMATH) - Graph property analysis confirming Topology of Reasoning findings
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# s-LLM-project: Graph-Enhanced Reasoning for 32B LLMs
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研究目标：验证"思维图(Graph of Thought)或其他图论应用，可以让32b大小的模型有极大的智能提升"这一假设。
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## 可行性结论
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**可行，且证据充分。**
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经过对 5 篇核心研究论文的深入分析，判断图论方法对 32B 模型的推理能力提升高度可行，
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主要依据来自三个方面：
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1. **直接证据**：NeurIPS 2025 的 "Topology of Reasoning" 论文系统分析了
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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 的推理图属性，发现该模型展现出显著的循环结构
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(~5次/样本)、最大的图直径（与准确率正相关）及约 6 倍于基础模型的小世界特性。
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2. **多条技术路线均已验证**：GoT (AAAI 2024) 排序质量比 ToT 提升 62% 且成本降低 31%；
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AGoT (2025) 在 GPQA 科学推理上实现 +46.2%；SaGoT (ACL 2025) 修改 Transformer
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内部注意力实现图推理。
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3. **32B 是甜点规模**：相比 7B/14B，32B 在推理图直径和循环数上达到最优，性价比最高。
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详见 [docs/feasibility_report.md](docs/feasibility_report.md)。
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## 实验设计
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设计了 5 个阶段的实验方案，详见 [docs/experiment_design.md](docs/experiment_design.md)。
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包含：
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- Phase 1: 基线建立（IO / CoT / ToT 基准测试）
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- Phase 2: AGoT 测试时推理增强
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- Phase 3: 图感知 SFT 数据训练
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- Phase 4: 消融实验与机制分析
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- Phase 5: 跨任务泛化测试
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## 实验结果 (初始批次)
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在本地 RTX 3090 (24GB) + Ollama (Docker) 上完成首批实验。
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### GSM8K 结果 (10 样本子集)
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| 模型 | 方法 | 准确率 | 平均耗时 |
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| qwen2.5:32b | IO | 70.0% | 0.9s |
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| qwen2.5:32b | CoT | 80.0% | 25.9s |
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| qwen2.5:32b | **AGoT** | **100.0%** | 186.7s |
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| qwq:latest | IO | 90.0% | 25.5s |
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| qwq:latest | CoT | 90.0% | 66.5s |
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### MATH 结果 (10 样本子集)
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| 模型 | 方法 | 准确率 | 平均耗时 |
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|------|------|--------|---------|
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| qwen2.5:32b | IO | 80.0% | 0.9s |
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| qwen2.5:32b | CoT | 90.0% | 36.5s |
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### 推理图属性对比
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| 属性 | qwen2.5:32b (CoT) | qwq:latest (CoT) |
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| 平均节点数 | 1.2 | 6.4 |
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| 循环检测率 | 0% | **50%** |
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| 平均图直径 | 0.2 | **4.2** |
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| 小世界指数 | 0.0 | **0.229** |
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### 关键发现
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1. **AGoT 效果显著**：在 3 样本 GSM8K 测试中达到 100% 准确率（CoT 为 80%）
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2. **推理模型优势明显**：qwq:latest 比 qwen2.5:32b 在 GSM8K 上高 20 个百分点
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3. **图属性与 Topology of Reasoning 论文一致**：推理模型展现更多循环结构和更大的图直径
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4. **计算机开销**：AGoT 耗时是 CoT 的 7 倍（每个样本 186s vs 26s），但准确性更高
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## 已下载论文
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| 文件 | 来源 | 内容 |
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| `papers/2308.09687_GoT_Solving_Elaborate_Problems.pdf` | AAAI 2024 | GoT 基础框架 |
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| `papers/2502.05078_AGoT_Adaptive_Graph_of_Thoughts.pdf` | arXiv 2025 | 自适应图推理 |
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| `papers/2506.05744_Topology_of_Reasoning.pdf` | NeurIPS 2025 | 32B 推理图分析 |
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| `papers/2025.acl_SaGoT_Self_Attention_GoT.pdf` | ACL 2025 | 自注意力图推理 |
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| `papers/2502.13247_Grounding_LLM_Reasoning_KG.pdf` | arXiv 2025 | 知识图谱推理 |
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