图 Transformer 节点自适应深度聚合 AttnRes 提升长程图推理
原文标题：Adaptive Depth Aggregation in Graph Transformers for Long-Range Graph Reasoning
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论文指出标准残差流以固定系数累积各层计算，无法按节点重新加权中间贡献，可能造成深度聚合失配。作者将图 Transformer 残差计算形式化为节点级因果历史，提出注意力残差 AttnRes 实现节点自适应聚合，并用 Block AttnRes 降低长历史路由成本。在 GPS 与 GRIT 上实例化后，五个 ECHO 任务误差均低于各自调优的骨干模型。
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