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本文介绍了一个个性化自动研究系统的框架，该框架将研究过程的每个阶段都基于个体科学家的表示进行条件化，认为个性化是AI作为真正科研伙伴而非通用工具的关键。
本文提出了一种统一的对比学习框架，用于跨多个抽象层级（节点、邻近性、簇、图）学习图表示，并引入了一种无需参数的自适应加权机制，能够自适应地为相似度分数分配权重，在分类、聚类和链接预测等下游任务上优于现有最先进方法。