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ReLaG：面向潜在关联数据的可扩展划分框架
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AI 综述
2026年10月2日，arXiv cs.LG 发布 ReLaG，一个模态无关框架，用于将随机划分推广到含潜在关系的数据。该框架通过层次潜变量过程建模样本关联性，并借助近邻图与社区检测推断相关样本分组，从而生成独立的训练-测试子集。在分子与蛋白质数据集上，ReLaG 在匹配现有关系感知方法表现的同时，扩展性显著更优，支持此前不切实际的数据集规模划分。该框架已开源，可通过 pip install relag 安装。
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最新进展10月2日 12:00
ReLaG 开源发布，在分子与蛋白质数据集上实现更优扩展性。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）ReLaG：将随机划分推广到含潜在关系数据的可扩展框架
ReLaG 是一个模态无关框架，通过层次潜变量过程建模样本关联性，并用近邻图与社区检测推断相关样本分组，从而生成独立的训练-测试子集。在分子与蛋白质数据集上，ReLaG 匹配现有关系感知方法的同时扩展性显著更优，支持此前不切实际的数据集规模划分。该框架已开源，可通过 pip install relag 安装。
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