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Beyond the Aggregation Dilemma: Prior-Retaining Decoupled Learning for Multimodal Graphs
यह शोध पत्र SUPRA को प्रस्तुत करता है, जो एक विच्छेदित (decoupled) द्वि-पथीय आर्किटेक्चर है जो टोपोलॉजी-अज्ञेय (topology-agnostic) फीचर प्रोसेसिंग को हल्के संरचनात्मक तालमेल (structural synergy) से अलग करके लार्ज फाउंडेशन मॉडल्स के "एकत्रीकरण दुविधा" (aggregation dilemma) के कारण मल्टीमॉडल ग्राफ लर्निंग में होने वाले प्रदर्शन उलटाव (performance inversion) को हल करता है, जिससे काफी कम मेमोरी और प्रशिक्षण समय के साथ अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त होते हैं।