双向泛化超92%
两阶段课程训练让模型先外化参数中的知识图谱再推理，缓解逆向诅咒。
Peiyuan, Yang · Zhichao, Yan · 75418866 · Jiapu, Wang · 李茹 · Pan, Jeff Z.
Expert Systems with Applications 2027
通过先召回显式知识图谱再推理，模型的反向泛化准确率从不足 12% 提升到 92% 以上，同时正向准确率保持 98% 以上。
模型从自身参数中召回的结构化知识，效果显著优于从外部注入的知识，为知识增强提供了新的实用路径。
该方法在四个数据集和三种模型骨干上均验证有效，不依赖特定模型架构。