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据统计数据显示，相关领域的市场规模已达到了新的历史高点，年复合增长率保持在两位数水平。
第三，该项目基于Sheth、Roy和Gaur提出的神经符号AI范式。核心思想是：结合神经网络（感知、语言理解）与基于符号的知识方法（推理、验证）能使AI系统获益。LLM擅长理解用户问题并生成合理代码，但缺乏证明代码属性的能力。符号求解器具备这种能力却无法理解自然语言或导航代码库。Chiasmus架起了两者之间的桥梁：LLM处理感知（解析问题、理解上下文、填充模板），求解器处理认知（穷尽式图遍历、约束满足、逻辑推理）。
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最后，AirCode: Unobtrusive Physical Tags for Digital FabricationDingzeyu Li, Columbia University; et al.Avinash S. Nair, Columbia University
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