GNNs

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NEWS↑ trendingReddit r/MachineLearning·4/13/2026

[N] AMA Announcement: Max Welling (VAEs, GNNs, AI4Science & CuspAI)

Max Welling, ein angesehener ML-Forscher und Mitbegründer von CuspAI, wird ein AMA veranstalten, um seine Arbeit zu diskutieren, die klassisches ML, KI für Wissenschaft und Materialien sowie die Entwicklung von „Suchmaschinen“ für Materialien der nächsten Generation umfasst. Er hat maßgeblich zu Bereichen wie VAEs, GNNs und Bayesian Deep Learning beigetragen und konzentriert sich derzeit auf die Anwendung von KI auf physikalische und wissenschaftliche Systeme.

VAEs GNNs Max Welling machine learning

NEWS↑ trendingReddit r/MachineLearning·4/15/2026

[N] AMA Reminder: Max Welling

Max Welling wird um 17:00 Uhr MESZ in einem AMA auf r/MachineLearning Fragen zu AI4Science, Materialentdeckung, GNNs, VAEs und Bayesian Deep Learning beantworten. Diese Erinnerung informiert die Teilnehmer über die bevorstehende Sitzung und weist darauf hin, dass bereits viele Fragen eingegangen sind.

GNNs Max Welling AMA AI4Science

RESEARCHarXiv CS.LG·4/13/2026

GNN-as-Judge: Unleashing the Power of LLMs for Graph Learning with GNN Feedback

Diese Arbeit stellt das „GNN-as-Judge“-Framework vor, um die Leistung von LLMs beim Few-Shot Semi-Supervised Learning auf Text-Attributed Graphs (TAGs) mit knappen gelabelten Daten zu verbessern. Die Methode begegnet den Herausforderungen der Erzeugung zuverlässiger Pseudo-Labels und der Minderung von Label-Rauschen durch die Einbeziehung der strukturellen induktiven Verzerrung von GNNs.

semi-supervised learning LLMs GNNs Few-Shot Learning

RESEARCHarXiv CS.CL·vor 15T

Graph Alignment Topology as an Inductive Bias for Grounding Detection

Große Sprachmodelle (LLMs) sind darauf optimiert, plausible Fortsetzungen zu erzeugen, anstatt explizit zu überprüfen, ob generierte Aussagen durch Quelldokumente gestützt werden, was ihren Einsatz in kritischen Bereichen einschränkt. Diese Forschung schlägt vor, die Ausrichtungstopologie als induktiven Bias zu nutzen, indem aus Referenzinformationen und LLM-Ausgaben ausgerichtete bipartite Graphen konstruiert und ein Graph Neural Network (GNN) trainiert wird.

LLMs hallucination grounding detection GNNs