会议交流 | KG+推理大模型新范式：动态知识注入与混合推理双向协同

主要观点总结

本文介绍了大模型与知识图谱协同演进为认知智能领域带来的革命性变化。2024年标志着两者深度融合的元年，这种融合提高了知识图谱的构建效率和准确性，为大模型在垂直领域的应用提供了更强的可解释性和可靠性。王昊奋教授将在技术峰会上分享其在KG+LLM领域的研究成果与实践经验，演讲主题包括认知智能新范式、神经符号双向协同、典型领域效能突破以及认知基础设施的演进。

关键观点总结

关键观点1: 大模型与知识图谱的协同演进为认知智能领域带来革命性变化。

王昊奋教授将分享前沿研究成果与实践经验，探讨如何通过技术融合实现认知智能的突破。

关键观点2: 王昊奋教授将分析知识图谱面临的核心问题，以及大模型如何通过小样本学习、理解生成能力和指令遵循能力，与知识图谱形成新的融合契机。

他将详细介绍动态知识注入和混合推理引擎等关键技术，展示如何实现知识的动态更新与可解释推理。

关键观点3: 王昊奋教授将通过医疗诊断、金融合规和工业制造等领域的实际案例，展示大模型与知识图谱协同应用的效果。

他也将展望认知智能的未来发展方向，探讨短期、中期和长期的阶段规划，推动知识图谱与大模型的深度融合。

关键观点4: 王昊奋教授的背景与成就。

他是同济大学百人计划特聘研究员、博士生导师，OpenKG轮值主席，在学术界和产业界均享有盛誉。

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