liftkkkk
朱洪银
神经符号知识推理 × Frontier AI
态势感知 / 安全运营 / Agentic AI 方法论
🧭 关于我
- 💻 H3C（新华三 / 紫光股份） · 高级系统专家，研究领域为态势感知与安全运营，技术方法论为 Agentic AI
- 📚 发表 SCI/EI 论文 30+ ｜ 授权发明专利 30+ ｜ 专著《高频算法设计》作者
- 🌐 长期主线：Frontier AI → 可信、稳定的 Agent 系统
Graph × LLM × Agent：探索可信、稳定的 Agent 系统——让 Agent 自主执行任务、操作数据，全程可审计。
🔥 当前研究重点
- 🛰️ 态势感知与安全运营（Situational Awareness & Security Operations）：以 Agentic AI 为方法论，构建感知—研判—响应的智能体工作流，驱动 Agent 执行任务、操作数据，支撑安全运营闭环
- 🛡️ Agentic AI 安全（Agentic AI Security）：智能体行为监控与研判、AIDR、智能体身份零信任
长期研究主线：
- 🧠 知识表示与推理（KRR）→ 神经符号与知识增强推理（Neuro-symbolic & Knowledge-enhanced Reasoning）：提出 LOM（Large Ontology Model），研究本体约束推理、GraphRAG，面向可信 Agent 系统
🧪 代表性研究
🧠 大模型 / LOM
- From Business Events to Auditable Decisions —— 基于本体约束的企业决策图模拟（arXiv 2026）
- Unifying Ontology Construction and Semantic Alignment —— 面向确定性推理的统一本体建模框架（arXiv 2026）
- Large Ontology Models for Enterprise Knowledge Management（arXiv 2026）
- 图谱增强的大模型可控可信解码（ESWA 2026）
- 层次结构知识增强的图自编码预训练（ESWA 2024）
- 融合领域知识的预训练语言模型（ESWA 2022）
- 面向 AIoT 的协同问答模型（IEEE TII 2021）
📌 开源项目：https://github.com/liftkkkk （OWL MCP Server、x2md 等）
🔗 知识图谱
- 语义结构联合建模的图神经网络（2023）
- 多模态对话知识图谱（APWeb 2023）
- SwitchNet 关系抽取模型（2022）
- FlexNER 命名实体识别（2019）
🧠 脑科学与认知智能
- 脑知识图谱构建与推理（Brain Informatics）
- 神经科学文献挖掘（Frontiers）
🏗️ 产业经验
- 🟡 H3C（新华三 / 紫光股份）：高级系统专家 ｜ 态势感知 / 安全运营 / Agentic AI 方法论
- 🟡 用友网络：AI Lab 负责人 / 模型研发负责人 / 算法专家
- 🟢 奇虎360：算法专家
- 🔵 浪潮：高效能服务器与存储技术国家重点实验室研究员 / 主任工程师
- 🟣 彩讯股份：总监 / 北京分公司 AI 负责人
技术路线为大小模型协同：LLM 可信推理与可控生成、Agent 系统构建；小模型（ML/DL）训练按场景取用。
🧩 技术能力
LLM 可信推理与生成 ████████████████
大小模型协同 ████████████████
Agentic AI 安全 ████████████████
神经符号与知识推理 ████████████████
本体建模（LOM） ████████████████
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