MoE再下一城！港大提出AnyGraph：首次开启「图大模型」Scaling Law之路

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图数据，作为一种不可或缺的数据表现形式，广泛渗透于社交网络、学术科研网络、交通管理系统及生物信息网络等诸多领域。作为最广泛应用的图学习范式，图表征学习致力于学习图中节点的表示向量，融合结构特性与节点特征，以实现精准的预测与分析。 近年来涌现出了大量的图学习方法，包括图神经网络、图自监督学习、图预训练和微调方法、以及图大语言模型。这些方法不断精进图学习模型的建模能力和预测精度，近年的一些方法探索了增强图模型泛化能力的途径。 然而，当前方法普遍依赖于复杂的调优流程，难以灵活应对实际图数据复杂多变的结构与特征特性。当图数据涉及多个领域，且模型在训练阶段未曾见过时，当前模型难以处理，体现了现有方法在跨领域的零样本预测任务上泛化性能的不足。 为了解决这一问题，香港大学的研 ………………………………