Graph AI：大模型浪潮下的圖計算白皮書(2024年),交互現狀,面臨的問題與挑戰,關鍵技術以及成功實踐

在數字化時代的浪潮中，圖計算與人工智能這兩項前沿技術在各自的發展與演變中逐漸交織， 形成了一幅生動的科技藍圖。

圖計算作為處理復雜關系網絡的一種G效工具和計算模式，其起源可以追溯到 18 世紀數學家 歐拉提出的“七橋問題”。在 20 世紀 60 年代計算機科學發展的早期階段，圖計算就被應用于網絡 流優化、短路徑尋找等經典問題，為后續的數據挖掘、知識表示等L域提供了基礎。隨著大數 據和互聯網的迅猛發展，圖計算在社交網絡分析、金融風險控制、推薦系統、生物信息學等多個 L域展現出了強大的潛力和應用價值。

在圖神經網絡出現之前，研究者們已經探索了多種將圖計算與人工智能相結合的方法，包括 圖嵌入技術、概率圖模型、圖核方法等。圖神經網絡的出現，標志著圖計算與人工智能開始深度 結合。圖神經網絡通過在圖結構上進行信息傳播和聚合，實現了對圖數據的G效建模和特征提取。 這種結合不僅提升了人工智能模型在處理圖數據時的表現，也解鎖了圖計算技術在智能化應用中 的巨大潛能。

近年來，大規模預訓練模型的興起再次引L了人工智能技術的革命。這些模型憑借其出色的 理解和生成能力，展示了向通用人工智能邁進的可能性與“曙光”。同樣的，大模型的出現也為 圖計算與人工智能的結合帶來了新的機遇和挑戰，比如，大模型的訓練通常需要數量龐大且多樣 化的數據，圖計算在捕捉數據深層次關系方面的能力為這一問題提供了潛在解決方案。而如何構 建圖基礎模型以獲得類似大語言模型的涌現能力和強泛化能力則是新的挑戰。

在大模型的浪潮之下，如何巧妙地整合圖計算和人工智能的優勢，進一步深化二者的融合， 并開拓更廣闊的應用前景，已經成為當前學術界和產業界共同關注的焦點。本白皮書旨在多面解析圖計算與人工智能（尤其是大模型技術）的交互現狀，探討其背后的原理、面臨的問題與挑戰、 關鍵技術以及成功實踐。希望通過本白皮書的系統梳理和案例闡述，激發更多關于圖與人工智能 融合創新的思考與探索，為相關L域的研究和應用提供有益的參考和啟示，共同迎接一個充滿無限可能的圖智能未來。

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