研究人员开发了Graph Billion-Foundation-Fusion (GraphBFF)框架，用于创建专为大规模、异构图设计的百亿参数图基础模型 (GFMs)。GraphBFF Transformer架构实现了实用的GFMs，该框架包含数据批处理、预训练和微调的方法。在百亿规模的真实图上的评估表明，GraphBFF在十个不同的下游任务中，即使在少样本场景下，也始终优于现有方法。 AI
影响 引入了一个可扩展的框架，用于构建大规模图基础模型，有望推动图结构数据在AI应用中的发展。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了图基础模型的新框架和模型架构。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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