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与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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