近年来，图学习作为机器学习领域的热点技术，凭借其对复杂网络数据结构的良好适应性，在药物设计、分子性质预测等多个领域展现出巨大潜力。图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）等方法的不断优化，使得研究者能够更好地捕捉节点之间复杂的关系和结构信息，从而推动了相关应用的飞速发展。然而，随着研究的深入和应用需求的多样化，图学习面临的核心挑战逐渐显现——基准测试体系的缺失和不足，严重制约了这一领域的持续创新与广泛应用。当前，主流的基准测试多集中于二维分子图等狭义应用领域，这种狭隘视角难以覆盖图学习在组合优化、关系数据库、芯片设计等更具变革性的实际应用中的复杂场景。很多测试数据集并未真实反映所研究领域的实际数据分布，导致训练出的模型在面对真实环境时表现迟钝，难以泛化和适应。过度依赖准确率作为唯一评价指标，促使研究者为了提高测试分数而进行过拟合，忽视模型的稳健性和可解释性。
更为严重的是，基准测试的碎片化情况使得不同研究间缺乏统一的对照标准，无法有效比较算法性能，导致学术成果的累积效应被削弱。同时，缺少与领域专家的紧密合作，也使得许多看似卓越的算法在实际应用中难以落地，无法真正解决现实问题。面对此困局，学术界和产业界均呼吁对图学习的评估体系进行根本性的改革。首先，应构建覆盖更多实际场景和多样数据类型的综合测试平台，以反映其真实应用潜力。同时，引入更丰富的评价指标体系，如模型泛化能力、计算效率、鲁棒性以及对不同任务的适应性等，多维度评价模型表现。对模型的解释性和透明度给予更多关注，增强用户对图学习系统的信任。
构建开放共享的基准数据集，并通过标准化的评测流程减少测试环境的差异，促进研究成果的公平比较和长期积累。此外，加强跨领域合作，引入领域专家的知识和需求，确保模型设计和测试方案紧密围绕实际问题。推动图基础模型（Graph Foundation Models）发展，需要以更加严谨和综合的评测体系为基石，避免停留在“摆设”层面，真正实现技术的实用价值。未来图学习的发展之路，亟需摒弃盲目追求准确率的短视行为，转向全面、科学和应用导向的评价机制。通过建立更具实用意义和挑战性的基准测试，激发创新动力，促进算法与实际需求的深度融合，最终释放图学习的全部潜力。唯有如此，图学习才能避免被边缘化，真正成为推动智能科学和技术变革的重要力量。
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