认知计算

Retrieval-Augmented Generation（RAG）已成为帮助大型语言模型保持信息“有根有据”的标准方法。其基本流程广为人知：将文档切分为片段，进行向量化嵌入，执行向量检索，最后将最匹配的前K个结果输入给大模型生成答案。 然而，这条标准流水线存在一些固有的局限性。 为什么多数 RAG 系统仍像支离破碎的记忆 图 1：图、超图与 Cog-RA…

在信息爆炸与知识碎片化的时代，用户对深度、体系化科学知识的需求日益增长，而传统知识平台正面临多重挑战。维基百科虽在原理陈列上具有权威性，但其静态条目结构难以呈现知识的动态演化与跨学科关联；ArXiv等学术平台聚焦最终结论，却缺乏对科学发现过程的还原；通用AI助手虽能快速响应，但受限于浅层检索与幻觉风险，无法支撑系统性的科学认知构建。马斯克推出的Grokipe…