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本文对五种大型语言模型在引文功能分类任务上进行了全面评估，基于微调后的 Falcon 7B 模型在 ACL-ARC 数据集上取得了新的最优结果。同时引入了 AC3 数据集，该数据集采用七类别标注方案，能够区分中性致谢与评价性立场。

本文介绍了Agents-K1，一个基于246万篇论文构建的知识图谱系统，通过整合文本、图形、表格和方程式，以及五级引用分类，提升了AI Agent研究。它显著提高了Gemini-3和GPT-5.2等顶级模型在基准测试中的表现，表明优化知识结构比扩大模型规模更有效。