2024年10月，受《菠菜平台境内外联合培养研究生项目》的支持，高瓴人工智能学院2020级博士生何明国启程前往德国慕尼黑工业大学，开始了为期5个月的学术会见和交流之旅。他将分享在此期间的学习经历、交流心得以及研究项目进展情况。让我们通过何明国的详细介绍，深入了解人大高瓴学子的外洋交流体验和研究收获吧。

各人好，我是人大高瓴人工智能学院2020级直博生何明国，导师为魏哲巍老师。在2024年10月至2025年3月期间，我在德国慕尼黑工业大学进行会见交流，相助导师是Stephan Günnemann教授。Günnemann教授是机械学习和数据分析领域的专家，其所领导的DAML（Data Analytics and Machine Learning）实验室具有很大的影响力，并在图学习、AI4Science等多个偏向产出了优秀的结果。实验室的学生和学者来自世界各地，具有多元的文化配景和生活经历。

在会见交流期间，我与Günnemann教授开展了有向图神经网络领域的深入相助研究。我们设计了一个新的有向图链接预测任务基准，并在此基础上提出了一种全新的图卷积网络模型。在研究历程中，我们针对现有模型的局限性，提出了革新要领，旨在提高模型的预测能力与应用性能。目前，相关研究结果已经整理完成（预印版链接（https://arxiv.org/abs/2502.05724）），接待各人关注。

另一方面，通过此次交流会见，我感受到了慕尼黑工业大学研究生教育的一些奇特之处。在他们的研究生教育中，硕士和博士的培养模式存在显著的差异。硕士阶段越发注重基础知识的积累与应用，学生需要完成大量的课程学习和相应的考核。而博士阶段则越发专注于学术研究，没有课程任务，主要集中在科研事情上。这种培养模式一方面有助于研究生打牢基础，另一方面有助于博士生全身心地投入到科学研究中，能够更好地进行创新性事情。

在日常生活中，慕尼黑工业大学位于慕尼黑这座历史悠久、工业发达的都市。这里有许多著名的博物馆和历史修建，周末我经常去旅行，以此来放松自己，调治紧张的学习和研究压力。同时，学校和学院会开展种种学术运动和分享分，能够听到各个领域的最新进展和讨论。

整理来说，通过此次会见交流，我不仅积累了名贵的科研经验，也提升了自己的综合能力。希望未来能够继续加入更多的国际相助项目，为推感人工智能技术进步和生长孝敬力量。