卡内基梅隆大学AirLab团队借助Bridges-2超级计算机开发出World2Rules系统，从大规模机场运行数据和事故报告中自动学习安全规则，帮助提前识别潜在跑道碰撞风险，并以可解释方式辅助人工管制员决策。

研究团队提出一种基于神经符号架构的新型AI系统，在典型机器人任务中能耗有望降低至现有方法的百分之一，并在准确率和训练效率上显著优于传统视觉-语言-动作模型。

SingularityNET 推出的开源框架 OpenCog Hyperon 以神经符号混合架构为核心，被定位为通用人工智能（AGI）研究平台，试图在当前大型语言模型与未来具备推理与认知能力的系统之间搭建桥梁。