English(EN) Towards Unified Multimodal Graph Foundation Model: A Bridge-Router-Adapter Based Approach

BRAIN模型采用新颖的范围感知方法统一多模态图表示

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-10 04:00

研究人员推出了一种新颖的统一模型BRAIN，旨在增强多模态图基础模型。BRAIN通过关注整合邻域范围和模态组合的图上下文来解决现有方法的局限性。该模型包含一个范围条件桥接器，用于组合跨范围和模态的结构信息；一个分层路由器，用于根据任务相关性和图范围选择模态组合；以及一个用于下游专业化的残差适配器。在四个任务家族的九个数据集上进行的实验表明，BRAIN的有效性，在节点分类和链接预测方面提高了4.73%，在图到文本和图到图像指标上实现了14.72%的平均相对改进。 AI

影响该模型有望推动多模态图分析和表示学习，影响那些依赖具有多样化属性的复杂关系数据的领域。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Sirui Zhang, Yubing Zhou, Xunkai Li, Zekai Chen, Shumeng Li, Wang Luo, Yinlin Zhu, Yujin Gao, Rong-Hua Li · 2026-09-10 04:00

迈向统一的多模态图基础模型：一种基于桥接-路由-适配器的方法

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