1.定义混合神经符号框架，将神经模块（如嵌入空间）与符号规划器和推理器集成在一起。

2.开发为逻辑符号整合而量身定制的新型神经模块（例如，将逻辑约束嵌入注意力层），最终构建新型注意力机制原型架构或约束执行层以带入符号推理架构。

3.实现端到端可微推理管线架构，构建和端到端的神经符号生成工作流程原型架构，并实现迭代反馈循环，符号推理判断可在迭代反馈循环中持续优化神经展示。

4.评估全系统的性能指标，包括但不限于：事实准确性、可解释性、推理深度和生成质量。

5.优化大规模预训练和微调策略。