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知识图谱
分布 自动驾驶与遥感1数据集与评测1视觉语言模型1医学影像与生物视觉1
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KnowVal：知识增强与价值引导的自动驾驶系统
KnowVal: A Knowledge-Augmented and Value-Guided Autonomous Driving System
将开放世界感知与交通法规/防御性驾驶知识图谱通过 LLM 检索结合，并用人类偏好训练的价值模型对候选轨迹做可解释打分，可作为视觉端到端规划器中「规则约束+价值对齐」的即插即用评估模块。
Graph2Eval：通过知识图谱为智能体自动生成多模态任务
Graph2Eval: Automatic Multimodal Task Generation for Agents via Knowledge Graphs
为多模态智能体提供可自动扩展的评测任务生成管线：用知识图谱作为结构化任务空间，通过子图采样与元路径构造文档理解与网页交互任务，可直接用于构建视觉-语言智能体的评测基准，缓解静态数据集规模受限的问题。
EvoGraph-R1：面向智能体检索的自演化多模态知识超图
EvoGraph-R1: Self-Evolving Multimodal Knowledge Hypergraphs for Agentic Retrieval
把多模态知识图谱当作可被智能体动作（检索/扩展/编辑/终止）动态改写的环境，用 MDP 闭环驱动超图演化，为视觉问答中的多跳跨模态检索与可追溯推理提供了可复用的框架。
基于知识引导多模态图学习从高内涵图谱解析基因型-表型机制
Deciphering Genotype-Phenotype Mechanisms from High-Content Profiling via Knowledge-Guided Multi-modal Graph Learning
把高内涵细胞形态学表型当作图上的关系信号而非节点特征，并学习逐边置信度与知识门控，这一思路可迁移到视觉中需要将图像特征嵌入结构化知识图谱的任务（如场景图推理、视觉-知识联合推理），也为细胞成像的表征学习提供了可解释的图建模范式。