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灵衢，面向超节点的互联协议。

算无止境，有衢则灵。灵衢，以开创的超节点互联协议，引领AI基础设施新范式。

Nature收割机！可解释GNN新成果，刷爆SOTA！

图神经网络（GNN）的可解释性研究迎来井喷式突破！NeurIPS 2025上MIT团队提出的GNNExplainer模型，直接打破了图神经网络可解释性的瓶颈，必然会是未来的大趋势。GNN的优势是能够捕捉复杂的图结构和节点关系，而可解释性研究的重点是让模型的决策过程更加透明，便于理解和优化。通过引入注意力机制和特征重要性分析，GNN可解释性研究不仅能让模型的输出更具说服力，还能为实际应用提供更可靠的依据。想发论文的伙伴，可以从以下方面入手：聚焦图神经网络的解释性增强、多模态图数据的解释性分析、轻量化可解释性架构……为方便大家研究的进行

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人工智能专业杂谈：AI or 开发？考研还是就业？985学历做算法够吗

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你用的油/电/水，和AI有什么关系？

你经常去加油站加油，也基本每天都会使用塑料袋，这些平日里的小事我们已经习以为常，但是其实他们的生产也和AI有关。中控技术近日发布了一款针对于流程工业领域的大模型TPT 2@时间序列大模型TPT ，这个模型采用工业时序数据作为训练集，能够基于时序数据预测产线中可能即将会出现的问题。这个大模型我研究了一下，他不是传统的LLM，还是很厉害的，是AI在垂类行业应用的一个非常好的案例。