MessagePassing是图神经网络Python库pytorch_geometric(PyG)库里非常重要的一个基类，它可以用来创建消息传递图神经网络，pytorch_geometric里很多类比如图卷积层GCNConv和图注意力层GATConv都基于此类实现，我们也可以基于它来自定义图神经网络。

LLM agentic论文《Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback》《Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning》《CRITIC: Large Language Models Can Self-Correct with Tool-Interactive

Leiden算法出自2019年的论文《From Louvain to Leiden: guaranteeing well-connected communities》，它是Louvain算法的改进社区发现算法，相比Louvain得到的社区质量更高，因为其移动策略速度也更快。Leiden算法也是以论文作者所在城市来命名的。

大模型基础之位置向量RoPE

不需要参考模型的对齐方法ORPO和SimPO简介

针对领域问答来进行知识对齐方法KnowPAT，KnowPAT(Knowledgeable Preference AlignmenT) 出自2023年11月的论文《Knowledgeable Preference Alignment for LLMs in Domain-specific Question Answering》

大模型对齐方法DPO及其变种IPO、KTO、CPO原理

PET-SQL出自论文《[PET-SQL: A Prompt-enhanced Two-stage Text-to-SQL Framework with Cross-consistency](https://arxiv.org/abs/2403.09732)》，将基于大模型的Text2SQL分为两个阶段进行。

基于decoder-only LLM得到embedding的方法：LLM2Vec、Echo embeddings、PromptEOL、E5-mistral-7b-instruct、Sgpt、RepLLaMA 、cpt-text、UDEVER

综述《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》统一大语言模型和知识图谱粗略笔记