FORGE框架的設計理念是基於捕捉多節點交互的高階結構，這使得它在解釋圖形神經網路（GNN）預測方面具有顯著的優勢。由於其靈活性和可擴展性，FORGE框架不僅限於解釋任務，還可以應用於其他類型的圖形學習任務，例如圖形分類和圖形生成。在圖形分類任務中，FORGE可以通過提升圖形的高階結構來增強模型的表達能力，從而提高分類準確性。對於圖形生成任務，FORGE可以幫助生成更具解釋性的圖形結構，通過捕捉多節點之間的關係來生成更符合真實世界的圖形。因此，FORGE框架的應用潛力是廣泛的，未來的研究可以進一步探索其在不同圖形學習任務中的有效性。