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在ICLR 2026 Oral会议中，一项聚焦多模态知识图谱对齐的研究揭示了噪声关联与潜隐关联两大核心挑战。该研究提出RULE方法，从多属性融合、跨图谱对齐与测试时推理三个维度系统性建模并缓解上述问题，显著提升实体对齐的鲁棒性。研究同步构建了新型基准测试，为评估方法在复杂噪声与隐含语义场景下的性能提供标准化实验框架，推动多模态对齐领域向更可靠、可解释的方向发展。