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Acacia是一个仅在Common Crawl网页图上训练的图基础模型，支持任意特征和多种任务，如节点分类和链接预测，以及不依赖预训练LLMs的上下文学习。
AgentGFM 提出了一种图基础模型，其中每个节点充当具有共享可训练策略的智能体，通过预测-行动-观察-修正过程实现自适应信息流控制。它在节点级、图级和大规模迁移任务中均取得了优异性能。