Graph AI：大模型浪潮下的图计算白皮书(2024年),交互现状,面临的问题与挑战,关键技术以及成功实践

在数字化时代的浪潮中，图计算与人工智能这两项前沿技术在各自的发展与演变中逐渐交织， 形成了一幅生动的科技蓝图。

图计算作为处理复杂关系网络的一种G效工具和计算模式，其起源可以追溯到 18 世纪数学家 欧拉提出的“七桥问题”。在 20 世纪 60 年代计算机科学发展的早期阶段，图计算就被应用于网络 流优化、短路径寻找等经典问题，为后续的数据挖掘、知识表示等L域提供了基础。随着大数 据和互联网的迅猛发展，图计算在社交网络分析、金融风险控制、推荐系统、生物信息学等多个 L域展现出了强大的潜力和应用价值。

在图神经网络出现之前，研究者们已经探索了多种将图计算与人工智能相结合的方法，包括 图嵌入技术、概率图模型、图核方法等。图神经网络的出现，标志着图计算与人工智能开始深度 结合。图神经网络通过在图结构上进行信息传播和聚合，实现了对图数据的G效建模和特征提取。 这种结合不仅提升了人工智能模型在处理图数据时的表现，也解锁了图计算技术在智能化应用中 的巨大潜能。

近年来，大规模预训练模型的兴起再次引L了人工智能技术的革命。这些模型凭借其出色的 理解和生成能力，展示了向通用人工智能迈进的可能性与“曙光”。同样的，大模型的出现也为 图计算与人工智能的结合带来了新的机遇和挑战，比如，大模型的训练通常需要数量庞大且多样 化的数据，图计算在捕捉数据深层次关系方面的能力为这一问题提供了潜在解决方案。而如何构 建图基础模型以获得类似大语言模型的涌现能力和强泛化能力则是新的挑战。

在大模型的浪潮之下，如何巧妙地整合图计算和人工智能的优势，进一步深化二者的融合， 并开拓更广阔的应用前景，已经成为当前学术界和产业界共同关注的焦点。本白皮书旨在多面解析图计算与人工智能（尤其是大模型技术）的交互现状，探讨其背后的原理、面临的问题与挑战、 关键技术以及成功实践。希望通过本白皮书的系统梳理和案例阐述，激发更多关于图与人工智能 融合创新的思考与探索，为相关L域的研究和应用提供有益的参考和启示，共同迎接一个充满无限可能的图智能未来。

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