Компьютерные науки > Расчет и язык [представлен 11 февраля 2026 года, v1), последний пересмотренный вариант 27 октября 2026 (эта версия, v2)) Название: Every Little Helpers: Building Knowledge Graph Foundation Model with Outlook-Gree-Multimed Tokens View PDF HTML (экспериментальное) резюме: Смысл графиков знаний с разными видами транспорта (MMKGR) направлен на прогноз недостающих звеньев путем использования как графической информации о структуре, так и содержания мультимодальных объектов. Большинство существующих работ предназначено для трансдуктивной настройки, которая учится специфическим встроенным наборам данных и пытается обобщать новые KG. Последние модели баз данных (KGFM) улучшают трансферт через KG, но они в основном используют структурные структуры и игнорируют богатые мультимодальные сигналы. Мы устраняем эти пробелы, предлагая модель символической основы (ТОФУ) для ММКГР, которая демонстрирует яркое обобщение в различных ММКГ. ТОФУ делает дискретную структурную, визуальную и текстовую информацию символами конкретного вида. Затем TOFU использует иерархическую архитектуру синтеза с механизмами смеси сообщений, направленную на обработку этих символов и получение передаваемых функций для MMKGR. Экспериментальные результаты по 17 трансдуктивным, индукционным и полностью стимулирующим MMKG свидетельствуют о том, что TOFU в целом опережает сильные исходные уровни KGFM и MMCGR, обеспечивая высокие показатели на невидимых ММKG. История представления: Yichi Jang [видение…
" Каждая маленькая помощь: создание основы графа знаний с использованием высокоскоростных переносимых мультимодальных токенов
arXiv:2602.15896v2 Annuales Type: заменить резюме: Multile-Model graph survey (MMKGR) имеет целью прогнозировать недостающие звенья путем использования как информации о структуре графов, так и содержания мультимодальных объектов. Большинство существующих работ предназначено для трансдуктивной настройки, которая учится специфическим встроенным наборам данных и пытается обобщать новые KG. Последние модели баз данных (KGFM) улучшают трансферт через KG, но они в основном используют структурные структуры и игнорируют богатые мультимодальные сигналы. Мы устраняем эти пробелы, предлагая модель символической основы (ТОФУ) для ММКГР, которая демонстрирует яркое обобщение в различных ММКГ. ТОФУ делает дискретную структурную, визуальную и текстовую информацию символами конкретного вида. Затем TOFU использует иерархическую архитектуру синтеза с механизмами смеси сообщений, направленную на обработку этих символов и получение передаваемых функций для MMKGR. Экспериментальные результаты по 17 трансдуктивным, индукционным и полностью стимулирующим MMKG показывают, что