神經符號整合

深度分析

基礎模型結構化殘差流與知識圖譜正交子空間：克服阻抗不匹配的策略

隨著大型語言模型與知識圖譜的應用日增，傳統以文字檢索串接的方式仍無法保留圖譜的結構與邏輯。本文提出以結構化殘差流、向量符號架構與正交子空間編輯為核心的融合路線，指出現有的詞彙注入與向量對齊均會產生資訊瓶頸與幻覺風險，並預測未來若能在模型架構層面內化符號結構，將提升多跳推理的可靠性與可編輯性。