MIT PRefLexOR技术概要

一、核心架构与技术原理

1. 动态知识图谱引擎

  • 自组织图结构:基于图原生架构(GNN)构建动态关系网络,支持节点与边的实时增量更新。通过检索增强生成(RAG)从多模态数据中提取上下文信息,自动形成具备小世界特性无标度结构的拓扑网络,枢纽节点与模块化子图自然涌现。
  • 混合存储系统:集成神经符号存储,包括向量数据库(FAISS)与图数据库(Neo4j),支持长期记忆与跨领域知识迁移。通过动态知识蒸馏将隐式学习转化为显式规则,抑制灾难性遗忘(遗忘率<2%)。

2. 递归优化框架

  • ORPO(偏好递归优化):结合优势比优化(Log Odds Ratio)与直接偏好优化(DPO),通过蒙特卡洛树搜索(MCTS)生成候选路径,利用拒绝采样筛选高质量推理结果。与传统RL相比,减少90%试错数据需求。
  • 物理约束嵌入:集成有限元分析工具(如Abaqus),实时验证生成方案是否符合能量守恒、材料强度等物理规律,规避83%无效设计。

3. 分布式计算加速

  • SySTeC编译器集成:通过稀疏性与对称性优化张量运算,将计算速度提升30倍。例如,对称张量仅需计算一半数据,稀疏张量压缩内存至O(logN)级别。
  • 混合精度支持:FP16推理速度提升2.8倍,配合NVIDIA A100 GPU集群,单任务处理时间<500ms(P99)。

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