GILT: An LLM-Free, Tuning-Free Graph Foundational Model for In-Context Learning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Ma, Weishuo, Wang, Yanbo, Wang, Xiyuan, Zou, Lei, Zhang, Muhan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Reconsidering the Performance of GAE in Link Prediction
von: Ma, Weishuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Weishuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Griffin: Towards a Graph-Centric Relational Database Foundation Model
von: Wang, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Neural Common Neighbor for Temporal Graph Link Prediction
von: Zhang, Xiaohui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Xiaohui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Empirical Study of Realized GNN Expressiveness
von: Wang, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Relational In-Context Learning via Synthetic Pre-training with Structural Prior
von: Wang, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Completeness of Invariant Geometric Deep Learning Models
von: Li, Zian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Meta Pruning via Graph Metanetworks : A Universal Meta Learning Framework for Network Pruning
von: Liu, Yewei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Yewei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
OCN: Effectively Utilizing Higher-Order Common Neighbors for Better Link Prediction
von: Wang, Juntong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Juntong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Is Distance Matrix Enough for Geometric Deep Learning?
von: Li, Zian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Zian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
TabDLM: Free-Form Tabular Data Generation via Joint Numerical-Language Diffusion
von: Cai, Donghong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cai, Donghong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Foundations and Frontiers of Graph Learning Theory
von: Huang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural Common Neighbor with Completion for Link Prediction
von: Wang, Xiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Xiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Model-Free Robust Reinforcement Learning with Sample Complexity Analysis
von: Wang, Yudan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Yudan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Geometric Representation Condition Improves Equivariant Molecule Generation
von: Li, Zian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Position: How can Graphs Help Large Language Models?
von: Wang, Xiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Xiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
GL-Fusion: Rethinking the Combination of Graph Neural Network and Large Language model
von: Yang, Haotong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Haotong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GREPO: A Benchmark for Graph Neural Networks on Repository-Level Bug Localization
von: Wang, Juntong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Juntong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Survey on Parameter-Efficient Fine-Tuning for Foundation Models in Federated Learning
von: Bian, Jieming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bian, Jieming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data-Free Continual Learning of Server Models in Model-Heterogeneous Cloud-Device Collaboration
von: Zhang, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Using Random Noise Equivariantly to Boost Graph Neural Networks Universally
von: Wang, Xiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Xiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PiSSA: Principal Singular Values and Singular Vectors Adaptation of Large Language Models
von: Meng, Fanxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Meng, Fanxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Integrating Hyperparameter Search into Model-Free AutoML with Context-Free Grammars
von: Vázquez, Hernán Ceferino, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Vázquez, Hernán Ceferino, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MISA: Mixture of Indexer Sparse Attention for Long-Context LLM Inference
von: Zhou, Ruijie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhou, Ruijie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
No Free Lunch: Rethinking Internal Feedback for LLM Reasoning
von: Zhang, Yanzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yanzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CLOVER: Cross-Layer Orthogonal Vectors Pruning and Fine-Tuning
von: Meng, Fanxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Meng, Fanxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Time-Series Contrastive Learning against False Negatives and Class Imbalance
von: Jin, Xiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Jin, Xiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Axial Neural Networks for Dimension-Free Foundation Models
von: Kim, Hyunsu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Hyunsu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Comprehensive and Prerequisite-Free Explainer for Graph Neural Networks
von: Zhang, Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)
InfLLM: Training-Free Long-Context Extrapolation for LLMs with an Efficient Context Memory
von: Xiao, Chaojun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xiao, Chaojun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SPGNN: Recognizing Salient Subgraph Patterns via Enhanced Graph Convolution and Pooling
von: Dong, Zehao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dong, Zehao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ScheduleFree+: Scaling Learning-Rate-Free & Schedule-Free Learning to Large Language Models
von: Defazio, Aaron
Veröffentlicht: (2026)
von: Defazio, Aaron
Veröffentlicht: (2026)
Universal Prompt Tuning for Graph Neural Networks
von: Fang, Taoran, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Fang, Taoran, et al.
Veröffentlicht: (2022)
FedPFT: Federated Proxy Fine-Tuning of Foundation Models
von: Peng, Zhaopeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Peng, Zhaopeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
In-Context Fine-Tuning for Time-Series Foundation Models
von: Das, Abhimanyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Das, Abhimanyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ICL-Router: In-Context Learned Model Representations for LLM Routing
von: Wang, Chenxu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Chenxu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SAL: Selective Adaptive Learning for Backpropagation-Free Training with Sparsification
von: Liu, Fanping, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Fanping, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Model Can Help Itself: Reward-Free Self-Training for LLM Reasoning
von: Li, Mengqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Mengqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ICAD-LLM: One-for-All Anomaly Detection via In-Context Learning with Large Language Models
von: Wu, Zhongyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Zhongyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TFG: Unified Training-Free Guidance for Diffusion Models
von: Ye, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ye, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AL-GNN: Privacy-Preserving and Replay-Free Continual Graph Learning via Analytic Learning
von: Zhang, Xuling, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Xuling, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Reconsidering the Performance of GAE in Link Prediction
von: Ma, Weishuo, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Griffin: Towards a Graph-Centric Relational Database Foundation Model
von: Wang, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Efficient Neural Common Neighbor for Temporal Graph Link Prediction
von: Zhang, Xiaohui, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
An Empirical Study of Realized GNN Expressiveness
von: Wang, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Relational In-Context Learning via Synthetic Pre-training with Structural Prior
von: Wang, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2026)