本期将分享近期全球知识图谱相关
行业动态、近期会议、论文推荐
澳大利亚企业广泛应用图数据库
澳大利亚的银行、矿业公司和执法机构正加速采用图数据库，推动人工智能项目从试验阶段迈向实际应用。主流图数据库 Neo4j 占据重要市场，被 76% 的《财富》100 强企业使用，其澳大利亚客户覆盖医疗、警务、银行业等多个领域。
澳联邦警察借助该技术辅助复杂案件调查，ANZ 银行和联邦银行则用于构建 IT 网络数字孪生体、管理数据谱系等。图数据库的核心优势在于挖掘大规模数据间的关联，能为 AI 提供可解释的结论，还可精细控制数据访问权限，例如隐藏敏感信息同时保留关联关系。
近期，将图数据库与生成式 AI 结合成为趋势，如小企业贷款机构 Prospa 用其梳理股权结构，某 ASX 20 银行和矿业公司通过它整合政策文档、优化智能问答系统。近半年，相关项目落地加速，在提升 AI 准确性、推动数字孪生发展等方面成效显著，成为企业提升数据价值的关键工具。
https://t.hk.uy/bVBx
DTCC 2025
2025年8月21～23日，由IT168联合旗下ITPUB、ChinaUnix两大技术社区主办的第16届中国数据库技术大会（DTCC2025）将在北京朗丽兹西山花园酒店隆重召开。大会以“智能创新 数赢未来”为主题，设置了2大主会场，16+技术专场，邀请了超百位行业技术专家，进行实践案例的分享，为广大数据领域从业人士提供一场年度的饕餮盛宴。
https://dtcc.it168.com
CCKS 2025
全国知识图谱与语义计算大会（CCKS 2025）将于2025年9月19日至21日在福州召开。本届大会的主题是“大模型智能体与知识计算”，旨在探讨在知识图谱的支持下，如何提升大模型智能体在知识计算方面的准确性和可靠性。大会将具体探讨知识表示、知识存储、知识挖掘、知识融合、知识推理、可解释性、伦理、知识图谱增强的大模型、智能体架构等知识图谱和大模型智能体关键技术，以引导大模型时代知识计算技术的范式变革和知识增强的大模型智能体技术发展。大会议程将包括讲习班、大会特邀报告、前沿趋势论坛、工业界论坛、青年学者论坛、评测与竞赛、论文报告、海报与系统展示等环节，邀请国内外知名学者介绍相关领域的最新进展和发展趋势，邀请产业界知名研发人员分享实战经验，促进产学研合作。
https://sigkg.cn/ccks2025/
本周推荐的是arxiv 2025.7上的论文：First Return, Entropy-Eliciting Explore。
字节跳动研究人员开发了“首次返回，熵启发探索”（FR3E）框架，这是一种无需价值模型的强化学习框架，通过提供基于语义的中间反馈来增强大语言模型（LLM）的推理能力。它利用词元级熵识别推理路径中的高不确定性决策点，并进行有针对性的部分展开，从而实现更稳定的训练并提高数学推理基准测试的性能，使Qwen2.5模型平均准确率提高了3%以上。
问题：
• 大语言模型（LLMs）在多步推理任务中面临稀疏和延迟的奖励，使得将信用分配给中间行动变得困难。
• 传统的大语言模型强化学习方法通常面临训练不稳定、由于价值模型导致计算成本高昂以及过早的策略崩溃或“过度思考”等问题。
• 现有的中间奖励方法要么过于粗糙（统一信用），要么成本高昂（密集监督），要么不稳定/有偏差（基于评论器、基于启发式）。
方法：
• FR3E引入了一个两阶段框架：“首次返回”阶段使用词元级熵识别基础轨迹中的高不确定性决策点。
• “熵启发探索”阶段从这些不确定状态执行有针对性的部分展开，以生成多样化的后续内容并估计经验性的中间状态值。
• 自适应优势调节因子根据价值进展动态调整学习信号，增强训练稳定性并平衡探索与利用。
要点：
• 通过推理轨迹中的词元级熵识别高不确定性决策点，可以有效地将问题分割成语义块以进行局部探索。
• 从这些不确定状态执行有针对性的部分展开，提供了基于语义的、无需价值模型的中间反馈，缓解了稀疏奖励和信用分配问题。
• 基于价值进展的自适应优势调节，动态平衡了探索与利用，有助于实现稳定且鲁棒的大语言模型强化学习。
图1：FR3E框架包含两个主要阶段：首次返回（通过熵分析识别高不确定性决策点）和熵启发式探索（从这些关键状态进行有针对性的推演以生成中间反馈）。
论文、讨论链接：https://www.alphaxiv.org/overview/2507.07017v1，感兴趣的读者可以关注。
更多链接
内容：袁知秋、程湘婷、王图图
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