ANFM研究团队在arXiv最新发表的论文中，提出了一种基于过滤技术（filtration techniques）的革命性图生成方法。该技术通过优化传统图生成模型的拓扑结构处理流程，实现了比扩散模型快100倍的训练速度，同时保持了具有竞争力的性能表现。这一突破性进展解决了图神经网络（GNN）训练中计算复杂度高的核心痛点，为社交网络分析、分子结构预测等需要大规模图数据处理的领域提供了新的技术方案。论文显示，该方法在多个基准测试数据集上均实现了SOTA级别的效率提升，且生成质量无明显下降。这项技术预计将对生物医药研发、推荐系统优化等需要高效图表示学习的应用场景产生重大影响。