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基于对大语言模型知识积累的计算友好的图神经网络设计
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的计算友好框架，通过对大语言模型进行知识赋能，降低了设计图神经网络的计算开销和开发周期。实验表明，该框架能在几秒内为未见数据集提供可信的初始模型提议，并在少量迭代中实现卓越的搜索性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的计算友好框架。
- 该框架通过对大语言模型进行知识赋能，降低了设计图神经网络的计算开销和开发周期。
- 实验表明，该框架能在几秒内为未见数据集提供可信的初始模型提议。
- 在少量迭代中，该框架实现了卓越的搜索性能。
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