查询有依据的内容
从已有记录中回答，提供可用的来源信息，并让调用方知道回答是否有足够的符号依据。
为回答找到依据。
让未知保持可见。
符号推理核心是 Lois 在 Peel 系统中进行推理的方式：查询已有知识，沿类型化关系解释路径，在已知约束范围内检查冲突。我们把它接入运行环境，让其他组件能够向它询问依据。
符号核心已有原型实现；完整的科学研究工作流仍属于研究方向。
把知识变成
可以查询、解释和检查的能力。
知识图谱存储连接；运行中的推理系统对这些连接执行明确的操作。Lois 将查询、关系解释和冲突检查作为工具提供给周围的应用。每种操作都受图谱内容和规则覆盖范围的约束。
解释关系路径
展示已知概念之间的连接链，帮助读者理解回答依赖哪些关系。路径仍需按具体关系的语义来解释。
检查已知冲突
把候选主张与可表达的约束比较。知识缺失时返回未知，而不是假装完成了验证。
三种结果，都有信息价值。
交互架构示意 · 不是在线 Lois 查询
概念 A已有关系概念 B已有关系概念 C
已有关系路径
在图中找到一条从概念 A，经概念 B，到概念 C 的路径。回答展示这条路径，以及支持各条关系的记录。
查到路径不意味着任意关系都能传递，也不意味着因果关系已被证明。
候选主张与约束冲突已有约束需要复核保留证据
需要检查的冲突
一个候选主张与已编码的互斥关系发生冲突。系统可以在这一已知范围内阻止它被当作有依据的回答。
检查只覆盖当前图谱与规则能表达的冲突；新的实验条件仍需要领域专家判断。
研究问题寻找依据缺少关系证据缺口未知
未知，就是有用的结果
所需的关系不在图中。系统报告缺失的依据，而不是把一个看似合理的联系当作已知知识。
在研究中，明确的证据缺口可以帮助形成下一步的问题；它本身不是实验结论。
理解，是把主张
放回它的依据和条件中。
我们希望 Lois 为研究提供的帮助很具体：指出一个主张依赖什么、哪条关系缺少支持、哪种解释仍待检验。这种可操作的理解，并不等于它已经能独立完成科学发现。
一种持续积累的研究记忆
科学扩展的目标，是让团队能够回到先前的推理过程，核查当时的证据，并在出现新结果时重新评估。持久化、版本管理和领域评估都属于这条路线需要验证的内容。
语言负责表达。
证据决定支持到哪里。
混合架构将流畅表达与知识依据区分开。语言模型可以帮助研究人员理解结果；来源与关系决定哪些主张有支持。模型写得更流畅，不会自动提高证据的强度。
继续探索科学运行时