摘要
针对自动化细胞推理面临的监督方法泛化性差及大模型缺乏生物先验导致虚假关联的问题，本文提出 MAT-Cell。这是一个神经符号推理框架，将单细胞分析重构为可验证的证明生成过程。该方法通过自适应检索增强生成注入符号约束，使神经推理扎根于生物公理；并利用同质反驳智能体进行辩证验证，剪枝推理路径以构建强制逻辑一致的三段论推导树。实验表明，其在大规模及跨物种基准测试中显著优于现有最先进模型。
AI 推荐理由
论文提出神经符号推理框架，核心在于构建可验证的证明生成与逻辑一致性树。
研究机构
Westlake University, Hangzhou, China
Shenzhen University of Advanced Technology, Shenzhen, China
论文信息