本研究探讨了图链接预测模型在对抗性攻击下的脆弱性，特别是变分图自编码器（VGAE）的防御不足。研究表明，采用元学习技术的非加权图攻击方法显著降低了VGAE的预测性能，强调了模型鲁棒性的重要性。

本研究提出了一种新方法，通过指令微调和高级提示策略，提升对话状态跟踪性能，采用变分图自编码器建模用户意图，且无需预定义本体，在开放领域对话中表现优异。