港大黄超团队推出AnyGraph, 首次揭秘图大模型的Scaling Law

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原标题：港大黄超团队推出AnyGraph, 首次揭秘图大模型的Scaling Law
关键字：模型,数据,特征,专家,样本
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本文的主要作者来自香港大学的数据智能实验室 (Data Intelligence Lab@HKU)。第一作者是香港大学的博士后夏良昊，指导老师为黄超教授。香港大学数据智能实验室专注于人工智能和数据挖掘的研究，涵盖大语言模型、图神经网络、信息检索、推荐系统和时空数据挖掘等领域。实验室的研究成果在多个顶级会议上（如 WWW、SIGIR、KDD）获得了诸多荣誉，包括最具影响力论文和最佳论文候选。AnyGraph 大模型，图模型泛化性的突破，致力于解决以下关键技术挑战：
结构异质性：应对图结构信息中的分布偏移。
特征异质性：处理跨图数据集的多样特征表示。
快速适配：使模型迅速适应新的不同的图学习领域，展现敏捷适应力。
大模型能力涌现：随着数据量和模型参数的增长，性能

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