KG ✕ LLM Agent：知识图谱驱动智能体的最新研究综述
8篇最新论文全景解读：GLA综述 · KG-Agent · KARMA · KnowAgent · GraphRAG · AGENTiGraph 等。ACL 2025 / NeurIPS 2025 / NAACL 2025 / Nature 2026，KG驱动LLM Agent的最新前沿研究合集。
DARTS：可微分架构搜索 — 用梯度下降设计神经网络
ICLR 2019 · Liu, Simonyan, Yang · CMU · DeepMind · Google Brain。DARTS：用连续松弛将NAS从离散黑箱优化转化为可微分优化。CIFAR-10 2.76%错误率，4 GPU天（vs NASNet 2000 GPU天）。PTB 55.7困惑度超越调优LSTM。可微分NAS奠基之作。
GraphNAS：用强化学习自动搜索最佳图神经网络架构
IJCAI-20 · Gao, Yang et al. · CAS · UTS · 蚂蚁集团。GraphNAS：用强化学习自动搜索最佳GNN架构。RNN控制器生成GNN架构 + 策略梯度优化，Cora 84.0% / Citeseer 72.6% / Pubmed 80.2%，跨数据集迁移表现优异。
PPO算法：近端策略优化 — 强化学习的最佳实践
arXiv 2017 · Schulman et al. · OpenAI。PPO：裁剪替代目标函数实现稳定高效的策略梯度更新。MuJoCo 7/7连续控制任务SOTA，Atari超越A2C/ACER，成为ChatGPT RLHF时代RL优化标准算法。
GCN开山之作：图卷积网络与半监督学习
ICLR 2017 · Kipf & Welling · GCN奠基之作。从谱图卷积的一阶近似出发，提出简洁优雅的GCN传播规则，在Cora/Citeseer/PubMed半监督节点分类任务上用每类仅20个标签达到SOTA。
论文阅读：HyGCN — 混合架构的GCN加速器
HPCA 2020 · Mingyu Yan et al. · 中科院计算所 & UC Santa Barbara。HyGCN：双引擎混合架构GCN加速器，Aggregation Engine + Combination Engine，v.s. CPU 1509×加速 / V100 GPU 6.5×加速。
NAS开山之作：Neural Architecture Search with Reinforcement Learning
ICLR 2017 · NAS开山之作。Zoph & Le · Google Brain。用RNN生成网络架构，用策略梯度强化学习优化，在CIFAR-10上达到3.65%错误率超越人类设计，在PTB上找到超越LSTM的RNN Cell。
论文阅读：Graph Neural Architecture Search with Large Language Models
Science China Information Sciences · Dec 2025 · GNAS-LLM：用大语言模型做图神经架构搜索。首次将LLM嵌入GNAS，仅需15轮迭代即可找到最优GNN架构，在四个基准数据集上全面超越SOTA。
节点分享｜自用节点
.node-box { border: 1px dashed #ccc; border-radius: 8px; padding: 12px; margin: 15px 0; background: #fafafa; } .node-title { font-weight: bold; margin-bottom: 6px; } .copy-btn { cursor: pointer; color: #409eff; font-size: 14px; } .copy-btn:hover { text-decoration: underline; } pre { background: #1e1e1e; color: #dcdcdc; padding: 10px; border-radius: 6px; o...
Hello World
Welcome to Hexo! This is your very first post. Check documentation for more info. If you get any problems when using Hexo, you can find the answer in troubleshooting or you can ask me on GitHub. Quick StartCreate a new post1$ hexo new "My New Post" More info: Writing Run server1$ hexo server More info: Server Generate static files1$ hexo generate More info: Generating Deploy to remote sites1$ hexo deploy More info: Deployment
我的第一个博客项目
欢迎来到我的博客这是我发布的第一篇文章，我会在这里分享我的学习笔记和一些小项目。 关于本博客我正在学习 Hexo 博客搭建，同时想把我的一些项目展示出来。欢迎关注我的github。 写作技巧 使用 Markdown 语法编写文章 使用 #、##、### 设置标题层级 使用 **加粗**、*斜体* 强调内容 展示示例脑肿瘤智能识别系统下面是示例图片： 完整项目信息请访问github。 代码块示例完整代码请访问github。 def hello(): print("Hello Hexo!")