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Graft
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- 2026-05-05 research_milestone Publication of a research paper introducing the GRAFT framework for auditing Graph Neural Networks.
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New research explores GNN interpretability and multi-graph reasoning
Researchers are exploring new methods to enhance the interpretability and utility of Graph Neural Networks (GNNs). One paper investigates the critical role of node features in graph pooling, proposing that effective poo…
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Graft 和 FlexDraft 通过新的推测性解码方法提升 LLM 速度
两篇新研究论文 Graft 和 FlexDraft 引入了先进的推测性解码技术，以加速大型语言模型推理。Graft 结合了剪枝和检索，以填补剪枝分支留下的空白，在无需训练的情况下实现了显著的加速。FlexDraft 采用注意力调整和奖励引导校准，以灵活适应不同的批处理大小，缓解草稿验证不匹配问题并提高吞吐量。这些方法旨在通过允许以接近小型模型的速度提供高质量响应，来克服 LLM 部署中的延迟-成本陷阱。