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这篇来自南加州大学（USC）的论文提出了一种复杂网络生成模型，将机制可解释性与摊销推断相结合：采用多重分步图on（multifractal step graphon）对网络进行参数化，并利用神经逆算子在未见过的图规模上恢复参数。该方法在零样本生成基准测试中超越了图基础模型，并在多被试EEG数据中比传统网络统计量更灵敏地检测脑状态变化。