本文提出了HG-RAG，一种基于层级知识图谱图遍历的检索增强生成框架。该方法通过解析查询中的命名实体锚点，向上扩展至父节点，横向扩展至关联邻居节点，并在需要时向下扩展至子节点，从而为语言模型提供结构化上下文。实验证明，HG-RAG在处理层级、关系和多跳推理任务时，性能优于传统的扁平文档检索方法，同时有效减少了生成中的幻觉并保持上下文连贯性。
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传统的RAG系统在处理结构化知识的层级和关系推理时表现不足，HG-RAG通过引入层级图遍历机制，有效提升了检索上下文的结构化和相关性，改善了推理能力，减少了模型生成的错误信息。
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本文提出了一种新颖的三级层次学习架构，适用于执行搜救任务的自主无人机群。该架构结合了三种不同的学习机制，分别对应生物学中的反射、技能和推理层次，包含Hebbian神经可塑性、多智能体强化学习结合图神经网络与行为树，以及基于BDI推理和数字孪生的模型无关元学习。架构通过22个建筑契约保障安全性、预算正确性、最优性、活性等六类形式保证，并引入群体元认知，实现群体自我监控和策略切换。理论分析表明，该架构克服了现有层次强化学习方法的五个根本限制。
在预测建模中，解释模型为何给出特定预测结果变得越来越重要。IMEX方法是一种可解释预测建模方向，旨在识别对目标预测贡献最大的变量及其交互作用，支持高阶交互分析。IMEX包含静态相关力（PCS）和交互相关力（PCI）两项指标，分别衡量单变量贡献和变量间非加性效应。本文通过与INVASE对比，在三个人工数据集上验证了PCS，表明IMEX能够在非线性、条件及多重共线性关系下准确恢复特征结构。
RegNetAgents 是一个面向 AI 的多智能体框架，用于在异构基因调控网络中结构化且基于查询的调控候选因子识别。该系统整合了来自 TCGA 的癌症网络和 GREmLN 项目的单细胞调控网络，实现了肿瘤块体和单细胞 ARACNe 网络的统一分析。针对特定基因，框架执行双网络分类、OncoKB 注释的癌症基因筛选及肿瘤衍生调控关系的作用模式分配。候选因子根据跨网络证据一致性进行排序。系统以多智能体 LangGraph DAG 工作流形式实现，通过 Python API 和 Model Context Protocol (MCP) 客户端访问，作为预计算调控网络上的下游分析层，而非网络推断工具。在十一种乳腺癌和十二种结直肠癌焦点基因分析中，RegNetAgents 识别的候选调控因子显著富集 OncoKB 注释的癌症基因，验证了其信号特异性。扩展模块支持肿瘤潜力、药物可及性、临床相关性和网络脆弱性的结构化评估，助力从候选识别到生物学假设生成的端到端解释。