研究者提出跨图与任务的图基础模型Wander

研究者 Louis Tichelman 等人提出图基础模型 Wander，将图学习建模为部分观测图的补全，并借助随机游走这一通用接口，让单一预训练 checkpoint 同时适配同构图与多关系图。 据该研究，Wander 可在推理时增加结构上下文而不改变已学参数，并在有界连通图上通用逼近相应的贝叶斯最优预测器。相关成果发布于 arXiv 的机器学习分类。

AI 根据报道生成 · 51 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。