通付盾LOM场景落地实践与探索：本体大模型解决LLM三大结构性缺陷

通付盾LOM通过形式化本体引入LLM推理链路，在“压缩”“发现”“约束”三维度构建确定性语义基础设施，解决LLM知识不可解释、时序推理缺失及生成可信性缺陷。4B参数LOM在复杂图推理任务达89.47%准确率，超越DeepSeek-V3.2。其三阶段训练管线与本体约束框架实现零幻觉可审计生成，企业级应用中逆参数化知识效应显著。