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这个网络研讨会提供了一种实用的工程导向方法，利用本体在Neo4j上构建语义层，强调了AI驱动应用和数据一致性的好处。
本文介绍了知识卡片（Knowledge Card），这是一种结构化且经过专家验证的工件，旨在表示AI系统中的知识，特别是对于代理AI，以增强透明度和可审计性。
本文提出了一种符合SAREF标准的本体，用于表示和编排跨异构边缘、雾和云环境的分布式AI工作流，以提高语义互操作性和资源感知部署。
本文提出了一种本体驱动的框架，用于量化并强制执行文档级关系提取数据集中的结构一致性，减少逻辑矛盾，并在使用远程监督数据时提高模型泛化能力。
提出 Moose，一种神经符号方法，将 OWL 2 EL 本体编译为句子决策图（SDD），用于可微加权模型计数，从而在部分监督下实现潜概念学习，并首次在 OWL EL 设置中提供推理捷径分析。
This paper presents a large collection of 57.5K transactional prompts extracted from GitHub, introducing an ontology to analyze their linguistic structure and usage patterns across languages, tasks, and modalities.
This paper proposes a hybrid knowledge graph generation pipeline that combines top-down grounding in Wikidata with bottom-up agentic synthesis to handle noisy, multilingual HR skill declarations, producing a scalable and self-healing skills taxonomy.
本文提出了一种用于激光粉末床熔融的神经符号闭环架构，其中环内本体将符号推理与统计学习相结合，以控制熔池深度并消除悬垂挂渣。通过校准至NIST AM-Bench基准的代理模型验证了可行性。
本文提出了Mecellem语义协议，这是一个基于本体论的人工法律智能框架，主张法律推理需要动态的、依赖上下文的含义构建，而非仅仅是法典化或统计模式识别。
本文介绍了FDD-ON，一个模块化本体，用于表示VAV HVAC系统组件、故障、症状和影响，以实现可互操作的故障检测与诊断应用。
介绍了SciToolAgent-Evo，一种面向开放世界科学工具获取的本体感知自进化LLM智能体，以及包含900个真实任务的OpenSciToolBench基准。该智能体利用进化记忆和基于LinUCB的赌博机门控，动态探索并获取新工具。
GreptimeDB引入了一个语义层，保留了通常会在摄取时丢弃的OTLP元数据（仪器类型、单位、时间性），使AIOps工具和LLM代理能够理解系统拓扑，而无需从列名猜测。
OntoBook利用大型语言模型将医学本体图转换为合成教科书文本，然后使用生成的130万本法语教科书对ModernCamemBERT进行预训练，在医学编码基准测试上取得了显著提升。
本文结合了机制验证研究，针对主权企业语言模型的本体增强蒸馏以及一种情境性审计方法，使用了经过监督微调和DPO适配的Qwen3.6-27B学生模型。结果统计功效不足且为负面，显示未优于前沿基线，且路由中情境性为零。
一篇预印本论文认为，AI 可以映射已知的生物学，但无法执行“种类形成”——即创造新的变量和约束——这需要人类科学家的具身参与。作者提出了一套课程体系，旨在培养科学家成为“未参数化检测器”，以在生物发现中补充 AI 的能力。
Databricks 推出了 Genie Ontology，这是一个基于 Unity Catalog 的自我改进上下文层，能够构建动态的业务定义知识图谱，并利用 OntoRank 解决定义冲突，减少文本到 SQL 的幻觉问题。
本文解释了 Genie Ontology 方法如何通过关注底层机制而非营销宣传来提高 text-to-SQL 准确率。
提出 OPI，一种面向多跳知识图谱问答的本体引导框架，利用以关系为中心的本体图进行双向检索和迭代精炼，在多个基准上取得了最先进的结果。
本文介绍了JD Oxygen AI Item Center (Oxygen AIIC)，一个工业级平台，利用LLM/VLM进行物品知识生产和服务，实现了高精度和高召回率，并在京东的搜索、推荐和运营中带来了可衡量的收益。
TOTEN是一个基于知识的本体化标记化框架，用基于工程实体形式本体的声明式分类取代统计标记化，实现了巴西葡萄牙语中物理量和技术符号的高本体原子性和数值重建。