最近对GFM有点感兴趣，偶读石川老师关于这方面的文章，很感兴趣，整理他的讲稿如下
csdn mermaid语法支持不完善，尝试绘制思维导图后，放弃了。幕布链接，可以用这个查看思维导图（可能更清晰一点）（右上角可以切换为思维导图模式）
图基础模型初探
当图模型遇到大模型
大模型解决不了图的问题。
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大模型难以处理多样的图任务
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大模型难以建模图结构语义。
图模型不具备大模型的能力
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有限的表达能力。
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深层GNN：过平滑、过压缩问题。
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没有涌现能力、难以支持多任务。
图基础模型
主要特点
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涌现：随着模型增大，自发地展现新颖的能力。
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同质化：模型可以适应不同类型的图任务
图基础模型的关键技术包括
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预训练技术：神经网络以一种自监督的方式在大规模图数据上训练。
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适配技术：用于将预训练完成的模型适配到特定下游任务或领域来提高性能
相关工作
基于GNN的模型
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旨在通过对GNN的模型架构、预训练和适配方面的创新来增强现有的图学习能力。
- E.g.Graph transformer,Graph GL,Graph prompt
基于LLM的模型
- 以LLM为基础，将图转化为文本（Text）或标记（Token）的方式，探索将LLM用作图基础模型的可行性。
基于GNN+LLM的模型
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GNN为中心的架构：将LLM的输出作为GNN的增强特征
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对称架构：将GNN和LLM的输出对齐。
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LLM为中心的架构：利用GNN提升LLM的表现。
石川老师组的工作
- 好多篇图transformer等的顶会