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ReCBM 提出了一种面向概念瓶颈模型的不确定性门控关系推理框架，引入共现、蕴含和排斥等概念关系，以恢复不可靠或缺失的概念状态，并提升可解释性和下游预测性能。
本文介绍了 SPARK，这是一种自博弈强化学习框架，利用从科学文献中衍生出的知识图谱来提升视觉-语言模型的关系推理能力。