自动关系推理

背景与目标：大型模型虽发展迅速但面临瓶颈，缺乏坚实的推理能力。本文提出一种理论框架，通过自动化对象关系推理并与人工神经网络集成来突破限制。方法：对推理进行形式化分析，并展示融合推理与机器学习的实践范式。结果：该系统无需先验知识即可解决智商测试问题，准确率达 98.03%，对应前 1% 水平（智商 132-144）。结论：结合先验知识与数据扩展，该系统可泛化至更多问题类别，且在少样本或零样本场景下表现优异。