港大黃超團隊推出AnyGraph, 首次揭秘圖大模型的Scaling Law

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原標題：港大黃超團隊推出AnyGraph, 首次揭秘圖大模型的Scaling Law
關鍵字：模型,數據,特征,專家,樣本
文章來源：機器之心
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本文的主要作者來自香港大學的數據智能實驗室 (Data Intelligence Lab@HKU)。第一作者是香港大學的博士后夏良昊，指導老師為黃超教授。香港大學數據智能實驗室專注于人工智能和數據挖掘的研究，涵蓋大語言模型、圖神經網絡、信息檢索、推薦系統和時空數據挖掘等領域。實驗室的研究成果在多個頂級會議上（如 WWW、SIGIR、KDD）獲得了諸多榮譽，包括最具影響力論文和最佳論文候選。AnyGraph 大模型，圖模型泛化性的突破，致力于解決以下關鍵技術挑戰：
結構異質性：應對圖結構信息中的分布偏移。
特征異質性：處理跨圖數據集的多樣特征表示。
快速適配：使模型迅速適應新的不同的圖學習領域，展現敏捷適應力。
大模型能力涌現：隨著數據量和模型參數的增長，性能

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