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本文提出一种 Dual-GNN 多层次粗化框架，通过结合图神经网络与组合搜索来高效解决最大独立集问题，在基准图上实现近最优解并显著加速。
该论文介绍了GAMBLe，一个将AI驱动研究系统分解为生成器、评估器、发现机制和预算的框架，揭示了组件交互如何塑造优化景观。在NP困难问题上的实验表明，没有普遍最佳的配置，强调了谨慎选择组件的必要性。