Статья GraphPFN: A Prior-Data Fitted Graph Foundation Model получила статус лучшей работы на воркшопе Graph Foundation Models: A New Era for Graph Machine Learning
Машинное обучение на графах сейчас проходит примерно тот же путь, который несколько лет назад проделали NLP и CV — от узкоспециализированных моделей к foundation models. Именно вокруг этого строилась программа воркшопа.
Людмила Прохоренкова из Yandex Research приняла участие в панельной дискуссии вместе с известными исследователями в этой области из RWTH Aachen, Georgia Tech и ASU.
Мы представили графовую foundation model, развивающую подход Prior-Data Fitted Networks (PFN). Она предобучается на миллионах специально сгенерированных синтетических графов, а затем может эффективно решать задачи на реальных данных как в режиме in-context learning, так и после дообучения. На широком наборе реальных графовых датасетов GraphPFN обходит все остальные протестированные модели.
Поздравляем графовую команду!
#YaICML2026
ML Underhood
