本研究通过建立理论框架，解决了图提示理论基础薄弱的问题，提出了保证定理，证明图提示能近似图变换操作，并推导出数据操作的误差上界，验证了理论结果的实际意义。

该文综述图预训练与多任务学习进展，涵盖文本属性图、图提示、GALM、对抗对比学习、Max-SAT组合优化、LOUPE视觉语言对齐、LoRA多任务微调、CoCoGRL图对比学习及适配器跨域迁移等方法，旨在以统一模型处理多领域图任务并提升性能。

该文综述大语言模型处理图结构数据的研究，探讨将图结构信息融入节点分类、图预测等任务能否提升性能，并与图神经网络比较优劣。研究提出图嵌入与文本编码结合、图提示等方法，可降低推理成本并提升表现，同时指出模型理解图结构仍存局限，需进一步探索。