L'Université de Hong Kong a développé avec succès le modèle de base du graphe OpenGraph et réalisé une percée majeure dans l'apprentissage à échantillon nul. Ce modèle résout trois problèmes majeurs dans le domaine des modèles basés sur des graphiques, construit un modèle de graphique universel, comble les lacunes dans ce domaine, fournit de nouvelles idées et un support technique pour la recherche future sur les modèles de graphiques et a de larges perspectives d'application, fournissant une nouvelle base. pour l’intelligence artificielle. Insuffler une nouvelle vitalité au développement. Son innovation réside dans la réalisation d'un apprentissage sans échantillon, qui peut être appliqué à divers scénarios sans une grande quantité de formation de données, ce qui accélérera considérablement l'application des modèles graphiques.
L'Université de Hong Kong a publié OpenGraph, surmontant avec succès trois problèmes majeurs dans le domaine des modèles basés sur des graphiques et réalisant un apprentissage sans échantillon. Ce modèle construit un modèle de graphique général, comble les lacunes dans le domaine, fournit de nouvelles idées et un support technique pour les futures recherches sur les modèles de graphiques et offre de larges perspectives d'application.
L'émergence d'OpenGraph marque une étape importante dans le domaine des modèles basés sur des graphiques. Sa capacité d'apprentissage sans tir simplifiera considérablement le processus d'application du modèle et apportera des changements potentiels dans divers domaines. Nous espérons qu'OpenGraph aura des applications plus larges à l'avenir et contribuera au développement social. Nous attendrons de voir son évolution ultérieure.