信息到推理再到可执行结果的体系化演化

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摘要

随着人工智能与大数据技术的快速发展，如何从海量且离散的信息中萃取可操作的知识与洞见，进而在复杂决策或预测任务中实现可执行结果，成为新一代智能系统所面临的核心挑战。本文提出一种“信息—知识—可执行结果”的体系化演化思路，并以PRefLexOR（Preference-based Recursive Language Modeling for Exploratory Optimization Reasoning）为代表，阐述如何在模型中显式引入多轮推理与偏好对齐机制，实现从原始数据、文献信息到知识网络的构建，再到设计、预测、决策等多种可执行输出的连续演化过程。我们对比了传统数据驱动或基于PDE方程的单向预测模式与PRefLexOR框架的递归思考模式，分析了其在科学研究、材料设计、复杂系统控制等领域的潜在应用价值。实验与案例表明，引入显式推理与偏好对齐，可显著提升模型在应对高复杂度、多约束、多目标优化场景下的表现，并赋予系统更强的自适应性与可解释性。

关键词：
信息抽取；知识网络；递归推理；偏好对齐；PRefLexOR；可执行结果

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上图C表示MIT基于PRefLexOR框架实现信息到推理再到可执行结果的体系化演化

1 引言

在当今数据爆炸的时代，学术研究、工业生产、社会治理等多领域都面临