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memory module
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新方法增强了时序图网络的可解释性
研究人员开发了一种新方法，通过关注时序图网络（TGNs）的记忆模块来解释其预测。该方法利用拓扑归因树来评估邻居及其历史数据的影响，并利用记忆回溯树来量化过去事件如何塑造节点记忆。该方法将LRP应用于TGNs，并包含用于识别重要事件的优化目标，在节点属性预测、链接预测和图分类等各种时序图数据集和任务上，已证明其解释的忠实性并优于现有基线。
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大型语言模型驱动的框架模拟疫苗意见动态
研究人员开发了一个新框架，将大型语言模型（LLM）集成到基于智能体的建模中，以模拟复杂的社会现象。该框架以疫苗意见动态为例进行了演示，利用 Qwen3_8B LLM 来模拟具有不同个人资料和社交网络的智能体。该研究探讨了不同认知模块（如记忆和提示多样性）对涌现意见和社会影响的影响，验证了该框架重现观察到的非线性行为的能力。