2020年，GPT-3和AlphaFold 2两项基于Transformer的突破性技术震撼世界，深刻影响了人工智能领域。它们不仅在研究界引起巨大反响，而且已经开始渗透到我们的日常生活中，为未来的发展奠定了坚实基础。

进入2021年，我们可以预见这些创新将带来更多新的应用和可能性。首先，在处理动态图结构方面，我们期待看到更为成熟的方法出现。这意味着AI能够更好地理解和分析不断变化的社交网络或其他复杂系统中的关系。

其次，对消息传递范式的改进也将是一个重要方向。在这一范式下，信息会沿着图中的边线进行传播，但现有的方法可能无法捕捉到需要跨越较远距离传播信息的情况。未来我们希望能看到一些新颖的解决方案，比如通过迭代学习来确定哪些路径是最相关的，或是构建一个全新的因果图数据集。

此外，人工智能在实际应用中的进展也是值得期待的一点。在网络安全领域，AI与机器学习技术有望进一步提升防御能力，以应对日益增长的网络威胁。此外，更广泛使用机器学习模型在边缘设备上，也将成为2021年的另一个热点，这一趋势有助于减少数据发送到云端所需时间，并提高隐私保护水平。

总之，无论未来如何发展，都可以预期2021年对于人工智能来说是一个充满变革和潜力的一年。随着Transformer、GNN等技术继续进步，我们相信这将推动整个行业向前迈出又一步。