홍콩대학교는 OpenGraph 그래프 기본 모델을 성공적으로 개발하고 제로 샘플 학습에 획기적인 발전을 이루었습니다. 이 모델은 그래프 기반 모델 분야의 세 가지 주요 문제를 해결하고 보편적인 그래프 모델을 구축하며 이 분야의 격차를 메우고 향후 그래프 모델 연구에 대한 새로운 아이디어와 기술 지원을 제공하며 폭넓은 적용 전망을 갖고 새로운 기반을 제공합니다. 인공지능 개발에 새로운 활력을 불어넣습니다. 그 혁신은 대량의 데이터 훈련 없이도 다양한 시나리오에 적용할 수 있는 제로 샘플 학습을 실현하는 데 있으며, 이는 그래프 모델의 적용을 크게 가속화할 것입니다.
홍콩대학교는 그래프 기반 모델 분야의 3가지 주요 문제점을 성공적으로 극복하고 제로샘플 학습을 달성한 OpenGraph를 출시했습니다. 이 모델은 일반적인 그래프 모델을 구축하고 현장의 공백을 메우며 향후 그래프 모델 연구에 대한 새로운 아이디어와 기술 지원을 제공하며 광범위한 응용 전망을 가지고 있습니다.
OpenGraph의 등장은 그래프 기반 모델 분야에서 중요한 이정표를 세웠습니다. OpenGraph의 제로샷 학습 기능은 모델의 적용 프로세스를 크게 단순화하고 다양한 분야에 잠재적인 변화를 가져올 것입니다. 앞으로 OpenGraph가 더욱 폭넓은 활용을 통해 사회 발전에 기여할 수 있기를 기대합니다. 우리는 후속 개발을 기다려 볼 것입니다.