图神经网络发Nature子刊，却被爆比普通算法慢104倍，质疑者：灌水新高度？
摘要：
GNN 是近年来非常火的一个领域。最近，一篇 Nature 子刊论文提出了一种用 GNN 解决组合优化问题的方法，并声称该 GNN 优化器的性能与现有的求解器相当，甚至超过了现有的求解器。不过，这篇论文引来了一些质疑：有人指出，这个 GNN 的性能其实还不如经典的贪心算法，而且速度还比贪心算法慢得多（对于有一百万个变量的问题，贪心算法比 GNN 快 104 倍）。所以质疑者表示，「我们看不出有什么好的理由用这些 GNN 来解决该问题，就像用大锤砸坚果一样。」他们希望这些论文作者能够在宣称方法优越性之前，先和困难问题的基准比较一下。
Martin JA Schuetz 等人 2022 年的研究《Combinatorial optimization with physics-inspired graph neural networks》提出使用受物理启发的无监督图神经网络（GNN）来解决图上的组合优化问题，这种方法似乎很有前途，并发表在具有高影响力的期刊（《自然 · 机器智能》）上。该研究测试了 GNN 在两个标准优化问题上的性能：最大切割和最大独立集（MIS）。这种新提出的 GNN 优化器有一个非常好的特性：它可以扩展到许多更大的实例问题上。
不过，最近一篇新论文《Cracking nuts with a sledgehammer: when modern graph neural networks do worse than classical greedy algorithms》对 Martin JA Schuetz 等人的研究提出了质疑，认为 Martin JA Schuetz 等人提出的 GNN 优化器是「用大锤敲坚果（ Cracking nuts with a sledgehammer ），类似于迫击炮打蚊子」，既浪费资源，效果也不好。
原文：https://t.cn/A6ScFQb3
《人工智能辅助创作的实践》 https://t.cn/A6x6bfdc
#人工智能[超话]# #自动写歌# #自然语言处理#
摘要：
GNN 是近年来非常火的一个领域。最近，一篇 Nature 子刊论文提出了一种用 GNN 解决组合优化问题的方法，并声称该 GNN 优化器的性能与现有的求解器相当，甚至超过了现有的求解器。不过，这篇论文引来了一些质疑：有人指出，这个 GNN 的性能其实还不如经典的贪心算法，而且速度还比贪心算法慢得多（对于有一百万个变量的问题，贪心算法比 GNN 快 104 倍）。所以质疑者表示，「我们看不出有什么好的理由用这些 GNN 来解决该问题，就像用大锤砸坚果一样。」他们希望这些论文作者能够在宣称方法优越性之前，先和困难问题的基准比较一下。
Martin JA Schuetz 等人 2022 年的研究《Combinatorial optimization with physics-inspired graph neural networks》提出使用受物理启发的无监督图神经网络（GNN）来解决图上的组合优化问题，这种方法似乎很有前途，并发表在具有高影响力的期刊（《自然 · 机器智能》）上。该研究测试了 GNN 在两个标准优化问题上的性能：最大切割和最大独立集（MIS）。这种新提出的 GNN 优化器有一个非常好的特性：它可以扩展到许多更大的实例问题上。
不过，最近一篇新论文《Cracking nuts with a sledgehammer: when modern graph neural networks do worse than classical greedy algorithms》对 Martin JA Schuetz 等人的研究提出了质疑，认为 Martin JA Schuetz 等人提出的 GNN 优化器是「用大锤敲坚果（ Cracking nuts with a sledgehammer ），类似于迫击炮打蚊子」，既浪费资源，效果也不好。
原文：https://t.cn/A6ScFQb3
《人工智能辅助创作的实践》 https://t.cn/A6x6bfdc
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【蝉联全球冠军！2022 年图计算挑战赛华中科技大学团队再创佳绩】
从华中科技大学了解到，2022 年图计算挑战赛 Graph Challenge 现已公布比赛结果，计算机学院服务计算技术与系统教育部重点实验室图计算团队的两项成果包揽全球冠军，该团队曾在 2021 年获得中国首个图计算挑战赛 Graph Challenge 冠军。
从华中科技大学了解到，2022 年图计算挑战赛 Graph Challenge 现已公布比赛结果，计算机学院服务计算技术与系统教育部重点实验室图计算团队的两项成果包揽全球冠军，该团队曾在 2021 年获得中国首个图计算挑战赛 Graph Challenge 冠军。
#华科大团队再夺全球冠军#【#华中科技大学计算机学院团队蝉联图计算挑战赛全球冠军#】历年冠军都被美国知名校企垄断，而今年的冠军是中国！！！8月15日，图计算领域最具影响力的国际赛事之一，2022年图计算挑战赛GraphChallenge结果揭晓，华中科技大学计算机学院服务计算技术与系统教育部重点实验室图计算团队的两项成果蝉联并包揽全球冠军，该团队曾在2021年获得中国首个图计算挑战赛GraphChallenge冠军。
GraphChallenge比赛包括静态图匹配、动态图划分和稀疏神经网络推理三个赛道，吸引了来自全球的众多知名公司和院校参赛，其中包括英伟达、赛灵思、华为、劳伦斯利弗莫尔国家实验室、卡内基梅隆大学、华盛顿州立大学等等。在历年冠军被美国知名校企垄断的情况下，2021年华中科技大学图计算团队为中国实现了该赛事冠军“零的突破”。今年，华中科技大学图计算团队再创佳绩，其两项参赛作品蝉联并包揽了全球冠军。
此次夺冠的两项参赛作品分别由本科大四同学孙宇飞和博士生王庆刚，以及博士生许绍显和硕士生吴敏康完成，指导教师为郑龙副教授、邵志远教授、廖小飞教授、金海教授。王庆刚同学介绍，团队成员从今年年初开始备赛，选择稀疏神经网络推理作为主赛道，每周都会和图计算项目组的黄禹、姚鹏程、叶翔宇等同学进行讨论，充分分析21年冠军方案的优点和不足，反复商讨优化解决方案。两个参赛作品从不同的角度出发，采用不同的方案提升稀疏神经网络推理的性能。通过团队成员的共同努力，相较去年同赛道冠军，两项参赛作品分别以8.12倍和6.37倍的性能提升的好成绩双双获得了全球冠军。
据获奖团队介绍，图（Graph）是一种由顶点和边构成的灵活数据结构，可以自然地对现实世界中的事物及事务间关系进行建模，因此现实生活中的诸多应用场景都需要用到图，例如金融交易图、国家电网图、病毒传播图、交通道路图等。为了从庞大的图数据中挖掘有用信息，图计算技术应运而生，被广泛应用于金融欺诈检测、电网故障排查、病毒传播追踪、出行道路规划、军事情报分析等多个领域。目前，图计算已成为国内外科技巨头们竞争的新风口。但是现实图的稀疏性和不规则性，使得高效的大规模图数据处理和分析变得愈发困难。为此，IEEE、麻省理工学院、亚马逊公司于2017年共同创办了GraphChallenge国际赛事，旨在号召全球科研人员开发新的解决方案，不断提升对来自现实生活的图和稀疏数据的处理效率。
郑龙表示，2021年图计算团队首次在该赛事中获得冠军，一举打破了以英伟达公司和劳伦斯利弗莫尔国家实验室为首的美国知名科研单位对该赛事冠军的垄断。2022年，团队蝉联并包揽冠军，同样意义非凡，团队将继续在图计算领域深耕，以更加优异的成绩保持中国团队在该领域的优势。（融媒体记者：许涛 骆丹 通讯员：王潇潇） @华中科技大学
GraphChallenge比赛包括静态图匹配、动态图划分和稀疏神经网络推理三个赛道，吸引了来自全球的众多知名公司和院校参赛，其中包括英伟达、赛灵思、华为、劳伦斯利弗莫尔国家实验室、卡内基梅隆大学、华盛顿州立大学等等。在历年冠军被美国知名校企垄断的情况下，2021年华中科技大学图计算团队为中国实现了该赛事冠军“零的突破”。今年，华中科技大学图计算团队再创佳绩，其两项参赛作品蝉联并包揽了全球冠军。
此次夺冠的两项参赛作品分别由本科大四同学孙宇飞和博士生王庆刚，以及博士生许绍显和硕士生吴敏康完成，指导教师为郑龙副教授、邵志远教授、廖小飞教授、金海教授。王庆刚同学介绍，团队成员从今年年初开始备赛，选择稀疏神经网络推理作为主赛道，每周都会和图计算项目组的黄禹、姚鹏程、叶翔宇等同学进行讨论，充分分析21年冠军方案的优点和不足，反复商讨优化解决方案。两个参赛作品从不同的角度出发，采用不同的方案提升稀疏神经网络推理的性能。通过团队成员的共同努力，相较去年同赛道冠军，两项参赛作品分别以8.12倍和6.37倍的性能提升的好成绩双双获得了全球冠军。
据获奖团队介绍，图（Graph）是一种由顶点和边构成的灵活数据结构，可以自然地对现实世界中的事物及事务间关系进行建模，因此现实生活中的诸多应用场景都需要用到图，例如金融交易图、国家电网图、病毒传播图、交通道路图等。为了从庞大的图数据中挖掘有用信息，图计算技术应运而生，被广泛应用于金融欺诈检测、电网故障排查、病毒传播追踪、出行道路规划、军事情报分析等多个领域。目前，图计算已成为国内外科技巨头们竞争的新风口。但是现实图的稀疏性和不规则性，使得高效的大规模图数据处理和分析变得愈发困难。为此，IEEE、麻省理工学院、亚马逊公司于2017年共同创办了GraphChallenge国际赛事，旨在号召全球科研人员开发新的解决方案，不断提升对来自现实生活的图和稀疏数据的处理效率。
郑龙表示，2021年图计算团队首次在该赛事中获得冠军，一举打破了以英伟达公司和劳伦斯利弗莫尔国家实验室为首的美国知名科研单位对该赛事冠军的垄断。2022年，团队蝉联并包揽冠军，同样意义非凡，团队将继续在图计算领域深耕，以更加优异的成绩保持中国团队在该领域的优势。（融媒体记者：许涛 骆丹 通讯员：王潇潇） @华中科技大学
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