《Graph AI：大模型浪潮下的图计算白皮书（2024年）》图计算与人工智能，尤其是大模型技术融合的前沿动态和趋势。图计算技术以其在处理复杂关系网络方面的高效性，与大模型的深度学习能力相结合，为信息处理和知识表示开辟了新路径。图结构能有效表达数据深层关系，显著提升大模型的逻辑推理能力，并在解决大模型幻觉等问题上展现出潜力。

白皮书详细图技术在数据、模型和应用等方面的发展趋势，涵盖图模型的方法论、技术解决方案以及实际应用案例。在数据层面，图数据模型在描述复杂数据关联关系及计算可解释性上具有优势，知识图谱进一步构建了语义网络。算法层面，图神经网络等方法为机器学习带来新进展，图基础模型通过预训练和适应性方法提升模型表达能力和泛化能力。应用层面，以大模型为核心结合图计算的技术方案和应用场景不断发展，如知识图谱、自然语言转图查询、图系统优化等。

图计算与大模型结合面临的挑战，如图数据收集、存储和使用难题，图神经网络在性能、可解释性等方面的不足，以及图基础模型在数据获取、模型设计等方面的挑战。多种解决方案，包括图数据增强、采样技术，以及针对图神经网络的鲁棒性、公平性和分布外泛化性研究。

在关键技术方面，白皮书图数据处理、图神经网络、图基础模型和知识图谱工程等。图数据处理包括图数据构建、增强和采样，图神经网络则卷积、池化算子及训练推理模式。图基础模型缩放法则、同质泛化能力等核心能力，知识图谱工程则从知识表示、抽取、补全和服务等方面进行了阐述。

丰富的案例展示了图计算技术在产业落地和科学研究中的应用，如能源电力、金融、电商、游戏、犯罪网络检测等领域的实践，以及在地球科学、材料科学、粒子物理、生命科学、运筹学等科学研究领域的应用探索。

白皮书对图计算与大模型的结合进行了总结与展望，认为这种结合将推动图计算及人工智能的发展，带来更多创新和突破。未来，图技术与大模型的融合、跨领域应用的扩展、增强解释性和可解释 AI、大规模图数据处理能力的提升，以及开放图数据和标准化工作将成为图计算技术发展的重要方向。

来源：Graph AI