标题：北大&亚马逊推出全球首个图中心RDB基础模型Griffin

在关系型数据库（RDB）场景中，由于多表交互和异质特征，基础模型的探索仍处早期。北京大学张牧涵团队联合亚马逊云科技提出Griffin，首个以图为中心的RDB基础模型。Griffin将RDB视为动态异质图，通过1.5亿行数据预训练与微调，具备强泛化能力，已被ICML 2025接收。

RDB面临三大挑战：拓扑结构复杂、特征异构、语义关系丰富。传统单表模型难以捕捉全局上下文。Griffin将表中记录映射为图节点，主键-外键建模为有向边，形成异质图。其训练采用“局部时序子图”，避免未来信息泄漏。

Griffin设计统一编码器，将文本、数值、时间序列等特征规范化为向量。MPNN架构通过交叉注意力和层级聚合实现列内聚合与跨表推理。解码器支持分类与回归任务，模型通过三阶段训练逐步提升性能。

实验表明，Griffin在多个RDB基准测试中表现优异，其架构设计和预训练策略有效提升了模型性能，尤其在少样本场景下展现跨任务迁移能力。论文和代码已公开。