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

开放知识图谱 · 科技自媒体 · 昨天

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。

正文

大模型（LLMs）与知识图谱的协同演进正在为认知智能领域带来革命性的变化，2024年标志着大模型与知识图谱深度融合的元年，这一融合不仅提升了知识图谱的构建效率与准确性，还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。

同济大学百人计划特聘研究员、OpenKG轮值主席王昊奋教授将在3月14号的技术峰会上，分享他在KG+LLM领域的前沿研究成果与实践经验。

演讲主题：智谱共融：大模型驱动的知识图谱范式重构与演进路径

王昊奋教授的演讲将围绕大模型与知识图谱的协同演进展开，探讨如何通过技术融合实现认知智能的突破。他将从以下几个方面进行深入剖析：

1、背景：认知智能新范式

知识图谱面临构建效率低、更新周期长的问题，而大模型则存在推理黑箱化和知识保鲜度低的挑战。王昊奋教授将分析这些核心问题，并探讨以ChatGPT为代表的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，与知识图谱的实时验证和符号化推理相结合，形成新的融合契机。

2、技术：神经符号双向协同

王昊奋教授将详细介绍动态知识注入和混合推理引擎等关键技术，展示如何通过预训练结构注入、微调指令合成和知识嵌入提示工程，实现知识的动态更新与可解释推理。

3、典型领域效能突破

通过医疗诊断、金融合规和工业制造等领域的实际案例，王昊奋教授将展示大模型与知识图谱协同应用的效果，为企业提供更智能、更高效的解决方案。

4、展望：认知基础设施演进

王昊奋教授将展望认知智能的未来发展方向，探讨如何通过短期、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，最终形成企业级认知基座，支持可信决策与动态演化。

短期聚焦预训练模型对知识工程的赋能改造，实现非结构化数据的认知蒸馏；
中期将迎来以o1和DeepSeek-R1等为代表的推理模型驱动的协同范式升级——通过慢思考机制实现多步逻辑推演，结合知识图谱的冲突检测形成「生成-验证-修正」认知闭环；
长期演进中，知识图谱将发展为混合智能系统的核心基座，在工业控制等高确定性场景构建毫秒级响应的决策内核，同时作为大模型的知识保鲜库实现持续学习。这种「动态扩展+静态校验」的双引擎架构也正在重塑AI4Science等前沿领域的知识表示范式。

王昊奋教授的背景与成就

王昊奋教授是同济大学百人计划特聘研究员、博士生导师，全球最大的中文开放知识图谱联盟OpenKG轮值主席。他主持了多项国家AI专项，发表了100余篇AI领域高水平论文，并构建了全球首个可交互养成的虚拟偶像“琥珀·虚颜”。他所构建的智能客服机器人已累计服务用户超过10亿人次。

王昊奋教授在学术界和产业界均享有盛誉，担任多个专业委员会的领导职务。

为什么你不能错过这场演讲？

大模型与知识图谱的协同演进正在为认知智能领域开辟新的道路，王昊奋教授的演讲将为你提供一个难得的机会，深入了解这一领域的最新进展和未来趋势，并了解如何在实际业务中落地应用。

这个分享是「大模型时代的知识图谱架构峰会」的议题，本峰会同时邀请了同济博导王昊奋老师、复旦肖仰华老师、北邮教授石川老师、蚂蚁资深专家梁磊老师，以及知识库、GraphRAG、金融、医疗、法律、互联网等不同领域的LLM+知识的前沿技术和落地分享，详情请看：

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