nums-ai/ephris
Ephris Ephris is a pretrained graph foundation model from Nums AI Inc. for node classification through graph in-context learning. It predicts query-node labels from graph features, edges and labeled context nodes, with no task-specific training. Thi...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🧠 Ephris: Mô hình nền đồ thị học máy có ngữ cảnh
Ephris dự đoán nhãn nút truy vấn từ đặc trưng đồ thị, cạnh và các nút gốc có nhãn — không cần huấn luyện riêng cho từng nhiệm vụ.
Ephris là một mô hình nền đồ thị (graph foundation model) được huấn luyện sẵn bởi Nums AI Inc., hỗ trợ phân loại nút thông qua học máy có ngữ cảnh (in-context learning). Thay vì huấn luyện lại cho mỗi bài toán, Ephris chỉ cần nhận đồ thị, nhãn của một số nút gốc (context nodes), rồi dự đoán nhãn cho các nút truy vấn khác. Mô hình này phù hợp cho các bài toán như phân loại nút trên đồ thị với số lượng dữ liệu nhãn rất nhỏ.
✨ Điểm nổi bật
- Dự đoán không huấn luyện lại: Dự đoán nhãn nút truy vấn từ đặc trưng, cạnh và nhãn nút gốc — không cần gọi
fit(). - Học máu có ngữ cảnh trên đồ thị: Sử dụng các nút có nhãn làm ngữ cảnh để dẫn dắt dự đoán cho các nút chưa có nhãn.
- Hỗ trợ predict_proba và predict_log_proba: Trả về xác suất FP32 hoặc log-xác suất tự nhiên cho từng lớp.
- Tải trọng lượng tự động: Lần dự đoán đầu tiên hoặc gọi
prepare()sẽ tải và lưu cache phiên bản trọng lượng mô hình. - Khoảng 50 triệu tham số: Mô hình phiên bản 1.0.0 với 50.163.900 tham số, lưu trong tệp
ephris.pt. - Không cần tài khoản Hugging Face: Cài đặt qua
pip install ephris, chạy trên CPython 3.11–3.14 và hệ điều hành Linux. - Đánh giá trên nhiều bộ dữ liệu: Được so sánh với GCN và GAT trên Cornell, Reed98, Cora và CityNetwork Paris.
💡 Vì sao đáng chú ý
Ephris khác với các mô hình đồ thị truyền thống ở chỗ không yêu cầu huấn luyện lại cho từng nhiệm vụ — chỉ cần cung cấp nhãn một vài nút gốc, mô hình ngay lập tức dự đoán được các nút còn lại. Điều này giúp giảm đáng kể chi phí tính toán và thời gian triển khai, đặc biệt hữu ích khi dữ liệu nhãn khan hiếm. Được huấn luyện trên quy mô lớn và đánh giá trên nhiều bộ dữ liệu thực tế, Ephris là lựa chọn mạnh cho các ứng dụng phân loại nút đồ thị mang tính nghiên cứu và giáo dục.
#GraphML #InContextLearning #NodeClassification #FoundationModel #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
Grid Small Foundation Model (GridSFM) Model summary | Field | Value | | --- | --- | | Developer | Microsoft CorporationAuthorized representative: Microsoft Ireland Operations Limited 70 Sir John Rogerson’s Quay, Dublin 2, D02 R296, Ireland | | Descr...
AIFS Single - v0.2.1 Here, we introduce the Artificial Intelligence Forecasting System (AIFS), a data driven forecast model developed by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). We show that AIFS produces highly skilled foreca...
Utonia: Toward One Encoder for All Point Clouds This repository contains the model weights for Utonia, a step toward one-from-all and one-for-all point cloud encoder presented in the paper Utonia: Toward One Encoder for All Point Clouds(https://arxi...
Concerto: Joint 2D-3D Self-Supervised Learning Emerges Spatial Representations This repository contains the model weights for Concerto, a novel approach for learning robust spatial representations presented in the paper Concerto: Joint 2D-3D Self-Su...
Varda-single-1.0 !Paper(https://img.shields.io/badge/arXiv-2610.01835-b31b1b.svg)(https://arxiv.org/abs/2610.01835) !Framework(https://img.shields.io/badge/framework-Anemoi-orange)(https://anemoi.readthedocs.io/) !Run on Kaggle(https://img.shields.i...
Position-based Equivariant Graph Neural Network (pos-egnn) This repository contains PyTorch model for loading and performing inference using the pos-egnn, a foundation model for Chemistry and Materials. GitHub: https://github.com/IBM/materials/tree/...
Disya/UIGEN-T3-14B-Preview-Q4KM-GGUF This model was converted to GGUF format from Tesslate/UIGEN-T3-14B-Preview(https://huggingface.co/Tesslate/UIGEN-T3-14B-Preview) using llama.cpp via the ggml.ai's GGUF-my-repo(https://huggingface.co/spaces/ggml-o...
Cogito Estella — Latent Graph Engine (v0.7.0) Non-autoregressive decoder heads that turn SONAR (Meta) sentence embeddings directly into knowledge-graph triples — no token decoding, structurally valid by construction, 0.013 ms per concept on an RTX 5...
!FLUX.1 dev Grid(./devgrid.jpg) FLUX.1 dev is a 12 billion parameter rectified flow transformer capable of generating images from text descriptions. For more information, please read our blog post(https://blackforestlabs.ai/announcing-black-forest-la...