GNNs

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

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

Max Welling, un distinguido investigador de ML y cofundador de CuspAI, será el anfitrión de un AMA para discutir su trabajo que abarca el ML clásico, la IA para la ciencia y los materiales, y la construcción de "motores de búsqueda" para materiales de próxima generación. Ha contribuido significativamente en áreas como VAEs, GNNs y Deep Learning Bayesiano, y actualmente se centra en aplicar la IA a sistemas físicos y científicos.

VAEs GNNs Max Welling Machine Learning

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

[N] AMA Reminder: Max Welling

Max Welling responderá preguntas sobre AI4Science, descubrimiento de materiales, GNNs, VAEs y Deep Learning Bayesiano en un AMA en r/MachineLearning a las 17:00 CEST. Este recordatorio informa a los participantes sobre la próxima sesión y destaca que ya se han recibido muchas preguntas.

GNNs Max Welling AMA AI4Science

RESEARCHarXiv CS.LG·13/4/2026

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

Este artículo propone el framework "GNN-as-Judge" para mejorar el rendimiento de los LLM en el aprendizaje semi-supervisado de pocas tomas en Text-Attributed Graphs (TAGs), donde los datos etiquetados son escasos. El método aborda los desafíos de generar pseudoetiquetas fiables y mitigar el ruido de las etiquetas incorporando el sesgo inductivo estructural de las GNN.

semi-supervised learning LLMs GNNs Few-Shot Learning

RESEARCHarXiv CS.CL·hace 16d

Graph Alignment Topology as an Inductive Bias for Grounding Detection

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) están optimizados para producir continuaciones plausibles en lugar de verificar explícitamente si las proposiciones generadas se derivan de documentos fuente, lo que limita su uso en dominios críticos. Esta investigación propone aprovechar la topología de alineación como un sesgo inductivo, construyendo grafos bipartitos alineados entre la información de referencia y las salidas del LLM, y entrenando una Red Neuronal Gráfica (GNN).

LLMs hallucination grounding detection GNNs