team已有成熟的idea，可带几位同学发SCI！
? AI大模型与知识图谱在工业应用中的融合研究
? 三大核心研究方向
1️⃣ 知识增强的工业大模型构建
? 核心目标：将 领域知识图谱 深度融入大模型，打造“懂行业、精工艺”的工业认知引擎
? 关键挑战：
• 工业知识的 高质量注入 与 隐性知识显性化
• 克服大模型在专业场景下的 “幻觉” 与 事实性错误
• 实现 结构化知识 与 非结构化文本 的高效对齐与融合
? 技术路径：
• 知识引导的预训练与微调 (Knowledge-Infused Fine-Tuning)
• 图谱增强的检索生成架构 (Graph-RAG for Industry)
• 持续学习与知识演化机制
2️⃣ 面向复杂决策的协同推理系统
? 核心目标：构建 “大模型感知 + 知识图谱推理” 双驱动系统，应对工业复杂决策
? 关键挑战：
• 多源、多模态工业数据（传感器数据、图纸、手册）的 统一理解与关联
• 在动态、不确定环境下进行 可解释的因果推理与溯因
• 实现从 数据分析 到 决策建议 的闭环
? 技术路径：
• 神经符号协同推理框架 (Neuro-Symbolic Reasoning)
• 基于图谱的因果发现与假设推演
• 仿真与数字孪生环境中的决策验证
3️⃣ 自主演进与闭环优化的工业知识大脑
? 核心目标：建立 自学习、自演化 的工业知识系统，实现持续优化与创新
? 关键挑战：
• 如何从工业运维 实际反馈 中自动发现新知识、修正旧知识？
• 平衡 模型探索（尝试新策略）与 知识利用（应用可靠知识）的关系
• 确保知识演进过程的 安全、可靠与合规
? 技术路径：
• 基于强化学习的知识图谱自动构建与扩展
• 人机协同的知识校验与进化循环
• 面向“工业问题-解决方案”的知识发现与沉淀
#提供思路和创新点 #人工智能 #大模型 #知识图谱 #深度学习 #知识图谱增强 #多模态 #sci论文 #科研学习 #深度之眼
? AI大模型与知识图谱在工业应用中的融合研究
? 三大核心研究方向
1️⃣ 知识增强的工业大模型构建
? 核心目标：将 领域知识图谱 深度融入大模型，打造“懂行业、精工艺”的工业认知引擎
? 关键挑战：
• 工业知识的 高质量注入 与 隐性知识显性化
• 克服大模型在专业场景下的 “幻觉” 与 事实性错误
• 实现 结构化知识 与 非结构化文本 的高效对齐与融合
? 技术路径：
• 知识引导的预训练与微调 (Knowledge-Infused Fine-Tuning)
• 图谱增强的检索生成架构 (Graph-RAG for Industry)
• 持续学习与知识演化机制
2️⃣ 面向复杂决策的协同推理系统
? 核心目标：构建 “大模型感知 + 知识图谱推理” 双驱动系统，应对工业复杂决策
? 关键挑战：
• 多源、多模态工业数据（传感器数据、图纸、手册）的 统一理解与关联
• 在动态、不确定环境下进行 可解释的因果推理与溯因
• 实现从 数据分析 到 决策建议 的闭环
? 技术路径：
• 神经符号协同推理框架 (Neuro-Symbolic Reasoning)
• 基于图谱的因果发现与假设推演
• 仿真与数字孪生环境中的决策验证
3️⃣ 自主演进与闭环优化的工业知识大脑
? 核心目标：建立 自学习、自演化 的工业知识系统，实现持续优化与创新
? 关键挑战：
• 如何从工业运维 实际反馈 中自动发现新知识、修正旧知识？
• 平衡 模型探索（尝试新策略）与 知识利用（应用可靠知识）的关系
• 确保知识演进过程的 安全、可靠与合规
? 技术路径：
• 基于强化学习的知识图谱自动构建与扩展
• 人机协同的知识校验与进化循环
• 面向“工业问题-解决方案”的知识发现与沉淀
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