在本期节目中，浙江大学计算机科学与技术学院教授陈华钧从知识增强和知识治理两个维度，深入探讨了知识图谱与大语言模型的融合路径。他指出，相比单纯依赖规模扩张，注入结构化知识和逻辑思维是提升大模型能力的另一条重要途径。同时，在应对大模型幻觉、隐私保护等挑战时，传统知识图谱也能发挥独特价值。演讲展示了一种融合符号知识与神经网络的新范式。

本期人物：

嘉宾｜浙江大学计算机科学与技术学院教授、OpenKG牵头发起人陈华钧

时间轴：

00:59 大模型时代的认知智能与知识表示

04:01 代码语料对大模型推理能力的影响研究

06:05 结构化思维在提示工程中的重要性

07:19 检索增强与大模型系统的整体观

09:45 提升大模型能力的双重路径

11:10 大模型知识治理的新挑战

13:42 知识融合的新范式探索

制作人：会友镖局小助手

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15｜大模型的创造力边界与应用想象力（上）-- “知识图谱+语言模型”赋能通用AI 16:22 Share