增强图学习泛化能力

香港大学数据智能实验室主任黄超团队开发了一款名为OpenGraph的图基础大模型，专注于在多种图数据集上进行零样本预测。该模型通过学习通用的图结构模式，仅通过前向传播即可对全新数据进行预测，有效缓解了图学习领域的数据饥荒问题。关键特点:强泛化能力:OpenGraph旨在通过图结构模式学习，实现对未见数据的零样本预测。提示调整技术:团队提出的提示调整技术提高了模型对新任务的适应性。