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本文综述将自我演化LLM智能体与动态图变换联系起来，提出一个框架将智能体状态建模为动态图，并组织现有方法以促进其演化。
This paper introduces X-AddGraph, a post-hoc explainability framework for the AddGraph dynamic graph anomaly detector, using a dual spatial-temporal attribution mechanism that preserves detection performance exactly while providing explanations.
一条推文，表达了对动态代理组织概念的惊叹——自我进化的多智能体系统，其图结构在执行过程中会自我重写。
提出 SG-JEPA，一种面向大规模动态图的联合脉冲嵌入预测架构，该架构沿时间维度将节点划分为上下文集和目标集，以学习预测性嵌入，在节点分类上取得有竞争力的性能，同时可扩展到拥有1300万条边的图，并避免了复杂的自监督机制。
本文研究聚合结构不变量（特别是谱界）能否加速动态图上的连续子图匹配（CSM）。它描述了惰性谱维护的局限性，表明在选择性场景下精确维护是可负担的，并在基准测试中展示了高达51%的剪枝能力。