Max Welling, um renomado pesquisador de ML e co-fundador da CuspAI, participará de um AMA para discutir sua carreira, que abrange ML clássico, IA para ciência e materiais, e a criação de "mecanismos de busca" para novos materiais. Seu trabalho inclui VAEs, GNNs e Deep Learning Bayesiano, com foco recente na aplicação de IA a sistemas físicos e científicos.
Max Welling responderá a perguntas sobre AI4Science, descoberta de materiais, GNNs, VAEs e Deep Learning Bayesiano em um AMA no r/MachineLearning às 17:00 CEST. Este lembrete informa os participantes sobre a sessão e destaca que muitas perguntas já foram recebidas.
Este artigo propõe o framework "GNN-as-Judge" para aprimorar o desempenho de LLMs em aprendizado semi-supervisionado few-shot em Text-Attributed Graphs (TAGs), onde dados rotulados são escassos. O método aborda os desafios de gerar pseudo-rótulos confiáveis e mitigar ruído de rótulo ao incorporar o viés indutivo estrutural das GNNs.
Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) são otimizados para produzir continuidades plausíveis em vez de verificar explicitamente a fundamentação de proposições em documentos fonte, limitando seu uso em domínios críticos. Esta pesquisa propõe aproveitar a topologia de alinhamento como um viés indutivo, construindo grafos bipartidos alinhados entre informações de referência e saídas de LLM, e treinando uma Rede Neural Gráfica (GNN).