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本文提出LLM-GNN协同教学(LLM-GNN Co-Teaching),一种面向文本属性图的小样本图学习的双向框架。LLM和GNN交换高置信度的伪标签,并利用基于轮次的偏好优化(RPL-PO)相互改进,在基准测试上优于先前方法。
本文提出了一种用于分子图变换器的概率对比预训练框架,以改善药物发现中的多任务ADME性质预测,在三个基准上取得了显著提升。
本综述研究了金融AI系统中的计算非确定性,涵盖表格模型、图网络和基于LLM的工作流,并提出了一个用于可审计性的分层评估框架。