看到YFD的新闻，突然就不内耗了

1-26届精英计划-机械开发岗(042449)-深圳（提前批）--转到了歌尔之翼1-5.26投递-7.19电话约谈-7.29技术面-9.1电话调岗口头offer-9.16测评-10.13谈薪（2）技术面7.291.自我介绍2.本科毕业设计深挖3.硕士课题深挖4.家是哪里，父母干嘛的，工作地有无倾向，有无对象等5.反问

沟通600+，投出去60多份，一个面试都没有，正常吗

HR大哥太顶了，给我感动坏了，祝HR大哥工作顺利，生活顺心。

问题不是 GNN 不强，而是“假设全错”。GNN 的核心假设有 4 个，在 DGraph 中几乎全被打破。1️⃣ 同质性假设被严重破坏GNN 默认相信“相连的节点更可能属于同一类”。这在社交网络、引用网络里成立。而金融欺诈图中实际是 欺诈节点 ≠ 喜欢连欺诈节点。反而是：“欺诈 → 大量正常用户” “欺诈 → 垃圾账号 / 背景节点” “欺诈 → 临时壳节点”，结果message passing = 风险被正常节点“稀释”。越聚合邻居，欺诈信号越弱。2️⃣ 异质性极强，但 GNN 处理不好DGraph 的是多类型、有方向、有语义（转账 / 担保 / 登录 / 设备）普通 GCN / GAT：把...