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Rdf Owl
Rdf Owl
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全球人工智能法规比较：欧盟、美国、中国面临合规差距
一项新的比较研究分析了欧盟、美国和中国的人工智能法规，重点关注高风险用例以及公平、问责和可信赖（FAIR）原则的实施。研究强调了在互操作性要求、人工智能与特定行业及数据保护法规的整合以及关键数字基础设施治理方面存在的反复出现的差距。为应对这些挑战，该论文提出了知识块（Knowledge Blocks），一种使用RDF/OWL、SHACL和PROV-O的可机器检查的合规性构件模式，旨在促进跨不同监管制度的、可审计的合规性设计。
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RDF/OWL 与属性图：为 AI Agent 选择正确的语义架构
本文探讨了架构师在为 Agentic AI 系统选择 RDF/OWL 和属性图之间的决策过程。文章认为，核心问题不在于哪种技术更优越，而在于所要解决的语义问题的性质。属性图适用于具有显式关系和遍历需求的单系统 Agent，而 RDF/OWL 对于需要共享含义和可审计 Agent 流程的跨平台、受监管的工作流至关重要。
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新系统通过可编程知识块实现人工智能合规自动化
研究人员开发了本体知识块（OKBs），这是一个旨在使人工智能合规性更自动化和可扩展的新系统。OKBs使用结构化证据图和SHACL验证规则将监管义务转化为机器可检查的约束。这种可编程基础设施允许在不更改AI服务代码本身的情况下动态重新配置治理配置文件。原型在HPC资源分配场景中进行了测试，展示了高效的验证时间和管理不同治理配置文件的能力。