2024GraphAI大模型浪潮下的图计算白皮书-蚂蚁集团之江实验室_155页_7mb

Graph+AI：大模型浪潮下的图计算总结

版权声明
本白皮书由全国智能计算标准化工作组图计算研究组编著，内容涵盖图计算与AI融合的前沿动态，旨在为各领域提供技术洞察。著作权及知识产权均受法律保护，未经许可不得随意使用或转载。

专家顾问名单
林学民、金耀初、金海等12位国际院士及专家参与编撰，背景包括：欧洲科学院院士、IEEE Fellow、知名高校教授、科技公司技术负责人，涵盖图计算、大模型、智能风控等领域。

核心内容分段

1. 背景与定义
   讲述图计算悠久历史（如欧拉七桥问题），结合大模型技术突变，明确“Graph+AI”融合的核心优势：增强关系表达、提升逻辑推理能力。

2. 关键技术方向
   分三类展开图计算技术研究：

• 图数据处理：构建方法、数据增强、采样策略；
• 图神经网络：卷积与池化算子演化、可信性技术（鲁棒性/公平性/泛化性）；
• 图基础模型：架构设计、预训练路线、实际应用潜力。

3. 典型应用场景
   覆盖产业与科研前沿：

• 电力调度/金融风控/反欺诈等产业落地实例；
• 生物医学/材料科学/粒子物理的科学研究案例；
• 多领域能力展示Graph+AI的通用性。

4. 推荐与参考框架
   重点提出解决方案和代表性工具：

• Text2GQL/GraphRAG等新兴技术加速应用；
• OneKE框架实现知识抽取大模型化；
• GraphAI工程化实践手册。

5. 总结与展望
   总结技术融合趋势：

• 建议大模型图版本训练路径；
• 要求支持更大规模图数据处理；
• 敦促推动开放标准化建设进程。

附录：全书参考文献清单（完整呈现）及免责声明（防止法律风险）。全文142页，严格遵循18-24%引文率标准。