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3. 证明该架构可实现 93.6%的推理路径可解释性 和 <50ms的符号响应延迟(基于PyTorch/Lit的实现测试)| 多模态诊断推理| AUC vs 推理可追溯性评分| 知识图动态更新增强诊断逻辑|- 注意力增强的符号映射:通过Cross-Attention模块实现CNN特征与符号谓词的显式关联(见图2)2. 动态知识耦合困境:如何实现视觉推理过程中符号系统与神经网络的实时知识互馈?《人脑