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图灵提示学习：综述与扩展
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文调查了图智能的新兴领域，探讨了利用图数据进行AGI应用的挑战和机遇。调查对AGI处理图数据的现状进行了评估，提出了一个统一的框架，明确了图领域中的提示标记、标记结构和插入模式。调查总结了当前挑战和未来方向，为AGI中的图提示研究提供了路线图。
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关键要点
- 人工智能总体智能（AGI）在许多领域取得了革命性成就，但与图数据的整合尚未充分开发。
- 本文对图智能的新兴领域进行了调查，探讨了利用图数据进行AGI应用的关键挑战和机遇。
- 尽管自然语言处理和计算机视觉领域已有实质性进展，但图数据应用仍未得到充分开发。
- 调查对当前AGI处理图数据的现状进行了批判性评估，突出了跨模态、跨领域和跨任务应用的不同挑战。
- 首次提出了一个统一框架，用于理解图提示学习，明确了提示标记、标记结构和插入模式。
- 深入探讨了图提示的内在特性，包括灵活性、表达能力和与现有图模型的相互作用。
- 系统分类了100多项工作，将其与节点级、边级和图级目标的预训练任务相对应。
- 提供了名为ProG的Python库和配套网站，以支持和推动图提示的研究。
- 总结了当前挑战和未来方向，为AGI中的图提示研究提供了路线图。
- 通过全面分析，激发对AGI在图数据中进一步探索和实际应用的兴趣，凸显其重塑AGI领域的潜力。
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