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TabScope是一个用于表格问答的问题自适应框架，它根据问题类型动态选择局部推理或全表推理，通过操作感知分解和新基准测试提高了在长表格上的性能。
本文提出了一种新的任务——操作级表格问答（Operation-wise TableQA），具有细粒度的问题分类，并提出了SkillTGR，一种技能增强的表格图推理框架，该框架利用图遍历和分层技能库实现自进化推理，取得了优越的性能和效率。
GRAB 使用 GNN 编码器将关系表转换为潜在标记，用于冻结的 LLM，在多表问答中取得了显著的性能提升。