全链组合推理引擎突破十万节点

基座

以基于图神经网络（GNN）为基础的通用推理引擎,基于python实现，python的版本容纳的节点数还是不太多，1万是极限了，10万是分区可以解决，理论上分区可以数量无限。
相比foresight的直接2亿节点还是差了几个数量级。

概述

我们成功研发了全链组合推理引擎，能够在包含10万个节点的关系图上自动学习并应用“祖父母”等传递性规则。该引擎采用分块训练 + 逐段组合策略，在有限内存下实现了超长链的精确推理，为正逆向及跨越查询提供概率答案。

关键能力

• 超大规模推理：支持10万节点级链式图，正向推理（0→99999）和跨越推理（0→50000）的概率均达到1.0。
• 传递规则涌现：无需人工定义传递律，模型自动从数据中强化“从源节点经多跳到达目标节点”的路径强度。
• 内存友好：通过分块机制将单次处理节点数控制在1万以内，避免内存爆炸，且推理速度可满足实时需求。
• 双向与跨距查询：支持反向推理（概率接近0，符合有向图结构）以及任意中间节点的跳跃推理。

核心价值

本引擎为生物信息学、社交网络分析、知识图谱补全等领域的远距离关系推理提供了首个可扩展、可训练、可解释的解决方案