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学者提出免预训练图基础模型GraphFlowFM
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AI 概要
2026年11月3日，学者提出通用图基础模型GraphFlowFM。该模型无需图预训练与梯度更新，通过将图分解为并行流路径，直接利用冻结的TimesFM时间序列基础模型充当图基础模型。在节点分类评测中，GraphFlowFM在21个数据集上取得2025年和2026年图基础模型中的最佳平均排名，并在17个数据集上排名第一；此外，该模型在全部6个链接预测数据集上超越了预训练图基础模型，在分子分类评测中排名第二。
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最新の進展11月3日 13:00
学者提出GraphFlowFM，利用冻结的TimesFM时间序列模型实现免预训练图学习并取得优异评测表现。報道タイムライン
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11月3日
- arXiv 机器学习通过并行流利用冻结时间序列基础模型构建通用图基础模型
GraphFlowFM 无需图预训练与梯度更新，通过将图分解为并行流路径，直接利用冻结的 TimesFM 时间序列基础模型充当图基础模型。在节点分类评测中，其在 21 个数据集上取得 2025 和 2026 年图基础模型中的最佳平均排名，并在 17 个数据集上排名第一。此外，它在全部 6 个链接预测数据集上超越预训练图基础模型，在分子分类中排名第二。
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