人工智能的发展有两大经典的流派，一个叫符号主义，一个叫连接主义。知识图谱是经典的符号主义，把知识符号化，通过三元组描述知识和知识之间的关系，再构建成巨大的知识网络，这是知识的显性表达。大模型是连接主义的最新成果，但是它的知识是隐性表达，知识直接存储到模型的神经网络参数中，人不可读。这两种知识表达方式有巨大的差别，也有各自的优势。

对于 AI 技术，大家热聊的话题超 90% 都是围绕大模型，而知识图谱则是上一波 AI 浪潮中比较热门的技术。今天特邀行业专家，探讨关于大模型和知识图谱在工业领域的一些落地实践。主要分为四个部分展开：大模型和知识图谱的关系、大模型+知识图谱双擎的原理、大模型+知识图谱双擎的工业应用场景、大模型+知识图谱双擎在工业领域的成功案例。大模型和知识图谱到底是什么呢？人类有两种主要的思维模式，一种是快速而直

2026届互联网大厂校招呈现AI人才争夺战态势，AI岗位占比大幅提升，百度超90%，阿里超60%。校招时间前移至"金八银九"，规模扩大。企业更看重实际项目/实习经历，AI能力成为技术岗和非技术岗必备技能。AI岗位薪资大幅上涨，顶尖高校应届博士年薪近200万。预计2030年中国对AI人才需求将增至2022年的6倍，AI人才紧缺将成为常态。

AI不会淘汰程序员，只会淘汰拒绝进化的"码农"。行业巨头普遍认为，掌握AI技术的"智农"将更加吃香，薪资更高，市场缺口大。AI应作为程序员的辅助工具，帮助提升效率和价值。未来程序员需兼具编码能力和AI应用能力，成为复合型人才才能在智能时代立足。学习AI大模型技术是程序员进化的必经之路，也是把握AI时代机遇的关键。

AI不会淘汰程序员，只会淘汰拒绝进化的"码农"。行业巨头普遍认为，掌握AI技术的"智农"将更加吃香，薪资更高，市场缺口大。AI应作为程序员的辅助工具，帮助提升效率和价值。未来程序员需兼具编码能力和AI应用能力，成为复合型人才才能在智能时代立足。学习AI大模型技术是程序员进化的必经之路，也是把握AI时代机遇的关键。

AI不会淘汰程序员，只会淘汰拒绝进化的"码农"。行业巨头普遍认为，掌握AI技术的"智农"将更加吃香，薪资更高，市场缺口大。AI应作为程序员的辅助工具，帮助提升效率和价值。未来程序员需兼具编码能力和AI应用能力，成为复合型人才才能在智能时代立足。学习AI大模型技术是程序员进化的必经之路，也是把握AI时代机遇的关键。

AI智能体是AI领域的重要进展，具有自主性、适应性和目标导向性等特性。其核心架构包括大语言模型作为"大脑"、记忆系统、规划决策和工具使用模块。关键技术涵盖提示工程、RAG和多模态协同能力等。AI智能体已广泛应用于企业流程自动化、软件开发、电商运营、医疗健康等领域，但仍面临不确定性、安全风险和伦理挑战等挑战。未来将向更强自主性、多模态融合和具身智能方向发展。

AI智能体是AI领域的重要进展，具有自主性、适应性和目标导向性等特性。其核心架构包括大语言模型作为"大脑"、记忆系统、规划决策和工具使用模块。关键技术涵盖提示工程、RAG和多模态协同能力等。AI智能体已广泛应用于企业流程自动化、软件开发、电商运营、医疗健康等领域，但仍面临不确定性、安全风险和伦理挑战等挑战。未来将向更强自主性、多模态融合和具身智能方向发展。

文章探讨了蒸馏大型推理模型（如DeepSeek R1）时遇到的"长think"问题及其解决方案。长think导致显存压力大、冗余信息过多和泛化性下降。作者提出了三种应对策略：压缩或总结think内容、结构化蒸馏（只学习推理框架）、调整训练损失（降低think权重）。通过实际流程展示，这些方法能在保证推理能力的前提下显著减小训练负担，使学生模型能够高效学习。

文章探讨了蒸馏大型推理模型（如DeepSeek R1）时遇到的"长think"问题及其解决方案。长think导致显存压力大、冗余信息过多和泛化性下降。作者提出了三种应对策略：压缩或总结think内容、结构化蒸馏（只学习推理框架）、调整训练损失（降低think权重）。通过实际流程展示，这些方法能在保证推理能力的前提下显著减小训练负担，使学生模型能够高效学习。