Graph foundation models (GFMs) have emerged as a promising paradigm for transferring knowledge across graph domains and tasks. Real-world graphs associate nodes with text, images, and other modalities, making multimodal graphs essential for representing complex entities and relations. Moreover, collecting labels and adapting models for every new graph domain is costly and often infeasible, motivat

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [CHARM: A Multimodal Graph Foundation Model with Hierarchical](https://arxiv.org/abs/2607.26023v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Ankang Yang, Jitao Zhao, Di Jin, Yuxiao Huang, Dongxiao He

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
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AI安全不是遥远的哲学问题，正在变成每个AI开发者都要面对的工程实践。
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多模态正在逼近实用门槛。如果你想做产品级落地，这篇文章值得读。

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⏱️ 2026-07-29 14:01