概率消息传播

超越图模型：基于随机图适配器的可靠 VLM 微调

Beyond Graph Model: Reliable VLM Fine-Tuning via Random Graph Adapter

把类别文本描述建模成顶点随机知识图，用概率消息传播得到上下文感知的分布表示，再经重参数化采样学习文本适配器；做 VLM 下游少样本分类时可直接替换确定性文本适配器，并配合多模型不确定性融合提升鲁棒性。