Corporate Language Model (CLM): Transforming Tacit and Fragmented Enterprise Knowledge into a Sovereign, Auditable, and Executable Corporate Intelligence Layer
作者: Fabricio C. Avini, Guilherme Trez
分类: cs.AI
发布日期: 2026-09-03
备注: 22 pages
💡 一句话要点
提出企业语言模型CLM以解决企业知识碎片化问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 企业语言模型 知识管理 隐性知识 技能图谱 动态数字双胞胎 深度安全层 人工智能
📋 核心要点
- 现有的人工智能模型无法有效捕捉和利用企业内部的隐性知识，导致知识碎片化和执行力不足。
- CLM框架通过将企业的多种知识形式整合为一个本体驱动的基础，支持推理和执行，解决了知识管理的挑战。
- 在巴西的一家JCI认证医院的应用中，CLM展示了其在六个成熟阶段中的三个阶段的有效性，证明了其实际应用潜力。
📝 摘要（中文）
企业人工智能的部署失败并非源于模型的不足，而是由于组织缺乏结构化的知识编码方式。通用的大型语言模型缺乏特定于公司的本体先验知识，而检索增强生成（RAG）方法则脆弱，无法实现可执行的行动。本文提出了企业语言模型（CLM），该框架将企业的结构化、非结构化、多模态和隐性知识转化为一个本体驱动的企业基础，支持推理和受控执行。CLM包含五个能力层面和四个架构支柱，旨在从一开始就共同设计隐性知识捕获、知识本体构建、主权部署和可审计执行。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决企业在人工智能部署中面临的知识碎片化和缺乏结构化知识编码的问题。现有方法如通用大型语言模型和静态操作手册无法适应企业特定需求，导致执行力不足。
核心思路：CLM框架通过将隐性知识、知识本体和可审计执行结合，创建一个企业智能层，支持动态推理和决策执行。该设计旨在从根本上提升企业的知识管理能力。
技术框架：CLM的整体架构包括五个能力层面和四个架构支柱：神经符号网格、技能图谱、动态数字双胞胎和深度安全层。这些模块共同作用，形成一个完整的知识管理和执行系统。
关键创新：CLM的主要创新在于引入了技能图谱和动态数字双胞胎，前者提供了可组合的解释性，后者则作为推理代理，增强了系统的适应性和灵活性。
关键设计：CLM的设计包括对技能图谱的构建、动态双胞胎的建模以及深度安全层的实现，确保了知识的主权性和可追溯性，同时支持人类监督。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在巴西的一家JCI认证医院的应用中，CLM成功实现了知识管理的三个成熟阶段，显示出其在实际环境中的有效性和可行性。这一成果表明CLM在提升企业智能化水平方面的潜力，具有显著的实际价值。
🎯 应用场景
CLM框架具有广泛的应用潜力，尤其适用于需要整合多种知识形式的企业环境，如医疗、金融和制造业。通过提升知识管理和决策执行能力，CLM能够帮助企业在复杂环境中实现更高效的运营和创新。未来，CLM有望推动企业智能化转型，提升组织学习能力。
📄 摘要（原文）
Enterprise AI deployments fail not from model inadequacy, but because organizations lack a structured substrate encoding how they decide, negotiate, and execute. Generic LLMs carry no firm-specific ontological priors; RAG remains brittle, with no path to executable action; static playbooks encode logic but cannot reason or adapt. This demands an architecture treating tacit-knowledge capture, ontological grounding, sovereign deployment, and auditable actuation as co-designed from the start. This paper introduces the Corporate Language Model (CLM), a framework transforming a firm's structured, unstructured, multimodal, and tacit knowledge into an ontology-grounded enterprise foundation upon which reasoning and governed execution are composed. CLM has five capability planes and four architectural pillars: a Neurosymbolic Mesh coupling generative models with a knowledge graph; a Skill Graph where reusable tactics, personas, objections, and goals are typed and composed; Living Digital Twins modeling functional areas as reasoning surrogates; and a Deep Security Layer enforcing sovereignty, traceability, and human oversight. A Spec-as-Code paradigm bridges grounded intent and executable artifact. CLM is one instantiation of this foundation-centric class. Four contributions follow: CLM is defined as a distinct object of study; the Skill Graph is introduced for compositional explainability by construction; the Wisdom Listener effect is proposed, whereby tacit-capable foundations compound in value with use, connecting to dynamic capabilities and organizational learning; and evidence from a JCI-accredited tertiary hospital in Brazil instantiates three of the six maturity stages under LGPD.