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提出了FedGAMMA，一种联邦多模态图基础学习框架，通过两阶段预训练和基于提示的微调，对齐多模态属性和图拓扑，在多个数据集上取得了显著提升。
SkillCAT是一个无需训练的LLM智能体技能自我进化框架，通过三个阶段解决单轨迹偏差、未经验证的合并和全语料库加载等问题：对比因果提取、评估增强进化和拓扑感知任务执行，在基准测试上实现高达40.40%的提升。
本文提出TopoMamSurv，一种用于全切片图像生存分析的图Mamba框架，采用拓扑感知排序解决Mamba对输入顺序的敏感性问题，并融合双向Mamba和图卷积网络（GCN）实现空间上下文建模。
TopoEvo 是一种面向微服务根因分析、感知拓扑结构且自我进化的多智能体框架，它将图表示学习与结构化、受拓扑约束的推理相结合。在多个数据集上，根因定位准确率绝对提升了 3.44%，故障类型分类性能提升了 4.39% 到 16.81%。