本文介绍了多个深度学习框架在动态图形学中的应用，包括TGN、TGL、GraphMixer等。这些框架通过改进训练算法和模型结构，提高了训练速度和准确性，解决了时间依赖性问题，并在节点和图分类任务中展示了有效性。