GNNs

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NEWS↑ trendingReddit r/MachineLearning·13/04/2026

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

Max Welling, un chercheur distingué en ML et co-fondateur de CuspAI, animera un AMA pour discuter de son travail allant du ML classique à l'IA pour la science et les matériaux, ainsi qu'à la création de "moteurs de recherche" pour les matériaux de nouvelle génération. Il a apporté des contributions significatives dans des domaines tels que les VAE, les GNN et le Deep Learning bayésien, et se concentre actuellement sur l'application de l'IA aux systèmes physiques et scientifiques.

VAEs GNNs Max Welling Machine Learning

NEWS↑ trendingReddit r/MachineLearning·15/04/2026

[N] AMA Reminder: Max Welling

Max Welling répondra aux questions sur l'AI4Science, la découverte de matériaux, les GNN, les VAE et le Deep Learning Bayésien lors d'un AMA sur r/MachineLearning à 17h00 CEST. Ce rappel informe les participants sur la session à venir et souligne que de nombreuses questions ont déjà été reçues.

GNNs Max Welling AMA AI4Science

RESEARCHarXiv CS.LG·13/04/2026

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

Cet article propose le framework "GNN-as-Judge" pour améliorer les performances des LLM en apprentissage semi-supervisé few-shot sur les graphes à attributs textuels (TAGs) où les données étiquetées sont rares. La méthode relève les défis de la génération de pseudo-étiquettes fiables et de l'atténuation du bruit d'étiquette en intégrant le biais inductif structurel des GNNs.

semi-supervised learning LLMs GNNs Few-Shot Learning

RESEARCHarXiv CS.CL·il y a 16j

Graph Alignment Topology as an Inductive Bias for Grounding Detection

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont optimisés pour des continuations plausibles plutôt que pour vérifier explicitement l'ancrage des propositions aux documents sources, limitant leur usage dans des domaines critiques. Cette recherche propose d'exploiter la topologie d'alignement comme biais inductif en construisant des graphes bipartites alignés entre les informations de référence et les sorties de LLM, puis en entraînant un réseau neuronal graphique (GNN).

LLMs hallucination grounding detection GNNs