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。

符号人工智能（Symbolic AI）是人工智能的重要领域，旨在通过符号操作模拟人类思维。尽管近年来受到其他技术的影响，但其优势在于不依赖大量数据，强调知识表示和推理，具备可解释性和灵活性。研究者们正在探索将符号AI与现代数据驱动的AI模型结合，以提升AI系统的理解能力和透明度。

本研究探讨了顺序排序强内涵逻辑在知识表示中的应用，提出了一种新方法以解决其对非逻辑符号概念的处理局限性。通过引入保护机制，增强逻辑对概念的量化支持，改善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。

本研究探讨了人工智能中知识表示形式的选择争议，提出了一个通用框架以捕捉各种知识表示形式。研究表明，所有通用表示形式在递归同构方面相同，为这一长期争论提供了部分解答，具有重要的理论意义。

本文综述了神经符号计算的进展，强调其将机器学习与推理结合的潜力，提升AI系统的可解释性和责任感。研究探讨了深度学习与知识表示的结合，提出了模块化设计模式，并分析了神经符号系统在推理和解释性方面的优势与挑战。未来研究方向包括增强透明性和信任度。

本研究基于自由能原理，提出了一种目标导向的行动规划模型，结合静态感知和动态运动，优化状态估计。通过强化学习，探索自主发现新目标的过程，并在多种环境中验证其有效性。同时，研究探讨了知识表示和状态学习的新理论框架，强调目标灵活性与策略复杂性的平衡，为智能体在低资源环境下的学习提供新视角。

本文介绍了基于Answer Set Prolog和因果贝叶斯网络的声明式语言P-log，用于知识表示和更新。研究了概率逻辑编程及其相关技术，提出了新的混合PLP语言DC-ProbLog和SLASH概率编程语言，解决了参数学习和决策理论中的问题，并展示了高效的算法和模型。

本文研究了一种新的知识表示方法，使用自然语言句子替代形式化表示，并训练Transformer模型进行推理。提出了名为Braid的逻辑推理引擎，以解决传统推理器的知识缺口问题。同时，探讨了深度学习的可解释性，提出了统一的解释型人工智能理论，并介绍了新的推理模型和评估框架，以提高模型的透明度和推理能力。

本文探讨了Transformer模型中的知识编辑问题，提出了新的评估基准和方法。研究表明，模型在知识修改时需保持性能，并提出了BIRD方法以改善双向知识回忆。同时分析了知识表示策略及其在动态环境中的应用，强调了知识编辑的重要性及潜在应用。

本文探讨了知识组织与知识表示的整合方法，提出了一种基于人工智能的协同学习模型，以应对专家流失和培训成本问题。同时，介绍了推荐系统在知识库开发中的应用及其重要性，并讨论了现代知识工程面临的挑战及解决方案。

该论文探讨了神经符号人工智能（NSAI）的研究进展，分析了其模型及应用，强调了深度学习与知识表示的结合。NSAI旨在提高人工智能的可解释性、鲁棒性和可信度，解决当前AI系统的局限性，并提出了在推理和认知能力方面的潜力，以及未来的研究方向和挑战。

本文介绍了使用 CLINGO 实现特殊目的系统的两种方法：元编程和应用程序接口。重点讨论了 ASP 在声明性流程挖掘中的应用，包括日志生成、一致性检查和查询检查。此外，研究了机器学习在 ASP 求解器中的应用，提出了新的编码模式和可解释性研究，以提升知识表示和推理的可靠性。

本文提出了一种基于逻辑神经网络的强化学习方法，旨在实现快速收敛和可解释的知识表示。通过提取一阶逻辑事实并训练策略，该方法在多个实验环境中表现优越。研究探讨了神经符号强化学习的组件及其挑战，并提出了新的框架DERRL，结合神经网络和符号方法，展示了在不同场景中的应用潜力。

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。