本体驱动、推理器验证的科学AI推理基准
研究者提出一条流水线,可从OWL 2本体自动生成有本体依据的多选题基准,正确答案由本体保证,干扰项经OWL推理器蕴含检查形式化验证。在Pizza、PMDco、DOID三个本体上分别生成112、2491、15216道题。六个LLM零样本准确率为41.1%-76.8%,显著高于25%随机基线,表明基准…
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研究者提出一条流水线,可从OWL 2本体自动生成有本体依据的多选题基准,正确答案由本体保证,干扰项经OWL推理器蕴含检查形式化验证。在Pizza、PMDco、DOID三个本体上分别生成112、2491、15216道题。六个LLM零样本准确率为41.1%-76.8%,显著高于25%随机基线,表明基准…
论文提出 Fortunate Recall 策略层,将个人事实按 10+1 行为本体分类并施加差异化生命周期策略,解决 LLM 记忆无界增长与检索精度下降问题。其实现 FR-Bank 在 LifecycleBench 上通过率 76.9%,领先 Mem0、A-MEM 等基线,并将幻觉率从 Mem0…
论文引入知识卡片这一结构化工件,用于捕获单一有界概念的验证知识,供专家审查、组织审计和AI系统推理。知识卡片在形式领域本体上记录实体、关系、推理及前提条件,并由领域专家签署。已在能源和制药领域构建原型卡片,模式作为公共草案发布。
提出符合SAREF的本体,用于表示边缘-雾-云连续体中的分布式AI工作流。扩展SAREF4SYST以建模AI流水线、可执行作业和资源,实验显示部署成功率90-100%,决策时间低于80毫秒。
论文把本体检查器本身作为研究对象,比较人工整理、LLM 生成与数据推导三类本体在提示上下文、检查器或两者兼用时的表现,覆盖开源与闭源智能体及近 10^9 三元组的私有图谱。结果显示人工本体在 UniProt 上标记出更多正确答案,但在真实智能体回答上其标记精确度仅略高于随机。
研究指出概念中心与陈述中心两类学术知识图谱都只保留预设抽取单元内的内容,无法反映论文如何构建知识。作者提出学术上层话语本体 SUDO,自底向上构建每篇论文的学术话语并连接为全球学术话语,在基于 LLM 的科学问答任务上取得性能提升。
论文提出 ArticleMiner 框架,通过共享流程读取论文及补充材料,整合多个解析器与语言模型的证据,并由人工编写的任务模块提供领域语义。作者为药物化学、材料科学、机器学习和矿物地球化学构建四个模块,在 163 篇论文上评估,点估计均优于同 LLM 少样本基线。该工作探索了跨领域科学表格语义抽…
提出以任务为中心的本体和确定性规则作为AI辅助化学问题求解的可验证核心。系统在300道题上匹配率达98.67%,但结果衡量的是覆盖度和内部一致性,非独立泛化。