本文介绍了KERAIA，一个用于符号知识工程的新框架，旨在解决动态、复杂和上下文敏感环境中的知识表示与推理问题。KERAIA结合传统框架推理和K-line概念，引入动态知识云、上下文敏感关系和自适应知识转换，确保可解释性，并在多个案例中验证其有效性。

本研究探讨大型语言模型在特定领域本体生成中的应用，评估DeepSeek和o1-preview模型的表现，发现它们在本体构建方面具有良好的泛化能力，为自动推理和知识表示技术的改进提供了基础。

本研究提出了一种基于行为的知识表示方法，结合专家知识与机器学习，显著提高了对非大师级国际象棋棋手走棋的预测准确率25%。该方法特别有效于识别中级棋手的开局走棋模式，推动了人工智能与人机交互的发展。

本研究提出了一种受限的顺序排序强内涵逻辑，解决了顺序排序逻辑在知识表示中的局限性，增强了对概念的量化支持，并改善了程序与子类型的兼容性。

本文探讨了大语言模型（LLMs）在生成复杂概念解释时的理解能力，提出了“解释-查询-测试”（EQT）自我评估方法，发现其性能与传统基准测试相关，揭示了LLMs在知识表示和推理方面的局限性。

本研究评估了神经符号人工智能领域，发现学习、推理和知识表示是主要研究方向，但可解释性和可信度的研究相对不足。建议通过跨学科研究来填补这些空白，以推动智能系统的发展。

本研究提出了一个通用框架，解决了人工智能中知识表示形式选择的争议，发现所有通用表示形式在递归同构方面具有一致性，具有重要的理论意义。

本论文讨论了人工智能系统中知识表示和迁移的重要性，以及不同模态之间的关系。同时分析了转移出现或稀缺的原因，并强调了从设计到学习的转移的重要性。

本文讨论了人工智能系统中知识表示和迁移的重要性，以及不同模态之间的关系。分析了转移出现或稀缺的原因，并强调了从设计到学习的转移的重要性。

本文讨论了人工智能系统中知识的表示和迁移的重要性，以及不同模态之间的相互关系，分析了转移出现或稀缺的原因。

本研究探讨了开发与人类共生的AI所面临的挑战，包括处理用户情境、实现生涯上下文识别、保持AI与人类表达方式的一致性等。作者总结了经验并指出未来研究方向，强调了知识表示和机器学习的交叉研究的重要性。

本文总结了大语言模型和知识图谱融合的三种路线，包括KG增强LLM、LLM增强KG和LLM+KG协同使用。这些方法都旨在打破LLM和KG两类不同知识表示的边界，促进知识的交流和利用。在实际业务场景中，应优先考虑使用大模型，但在对知识可信度和可解释性要求高的场景或已有丰富知识图谱的情况下，可以考虑将LLM和KG结合使用。

这篇文章是一份关于知识表示与推理的观点宣言，阐述了该领域的现状、与其他领域的关系、优势和不足，并提出了未来进展的建议。