<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=Windows-1252">
<style type="text/css" style="display:none;"> P {margin-top:0;margin-bottom:0;} </style>
</head>
<body dir="ltr">
<div style="font-family: Aptos, Aptos_EmbeddedFont, Aptos_MSFontService, Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);" class="elementToProof">
Dear Colleagues,<br>
<br>
I am pleased to invite you to submit your research to our Workshop "Graphs Across AI: From Structural Reasoning to Foundation Models", which will take place as part of the IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 2026), June 21–26, 2026, in Maastricht,
 Netherlands.<br>
<br>
<b>Workshop description</b><br>
Graphs provide a universal language for representing relationships, dependencies, and structural patterns across diverse domains. Their flexibility enables them to bridge data, models, and knowledge, establishing a connection between symbolic reasoning, statistical
 learning, and neural computation. While Graph Neural Networks (GNNs) have popularized graph-based learning, the role of graphs in Artificial Intelligence (AI) extends far beyond this paradigm. Graphs underpin computational structures in neural architectures,
 capture relational dependencies in attention mechanisms, organize knowledge through Knowledge Graphs (KGs), and model interactions among agents in social, multimodal, and dynamic environments.<br>
<br>
This workshop aims to explore the expanding role of graph-based reasoning and representation across AI, moving beyond GNNs toward structure-aware learning both for and with foundation models. It seeks to foster discussion among researchers investigating how
 graphs can unify reasoning, learning, and computation across scales and modalities.<br>
<br>
Topics of interest include (but are not limited to):<br>
- Graphs in neural and attention-based architectures<br>
- Graph-based explainability and reasoning<br>
- Graph-based retrieval and trustworthy search<br>
- Graphs for foundation model analysis and adaptation<br>
<br>
<b>Submission formats</b><br>
Graphs Across AI invites research, industry, and application contributions submissions. We welcome both original works and discussion papers.<br>
- Regular papers (up to 12 pages + references): original, unpublished work.<br>
- Discussion papers (up to 8 pages + references): extended abstracts of recent publications, works under review, position papers, application/system descriptions, or preliminary results.<br>
<br>
Submissions must be in English, PDF format, and follow the CEUR-ART 1-column style (<span style="color: blue;"><u><a style="color: blue; margin: 0px;" data-auth="NotApplicable" data-ogsc="blue" data-linkindex="0" rel="noopener noreferrer" title="https://www.overleaf.com/latex/templates/template-for-submissions-to-ceur-workshop-proceedings-ceur-ws-dot-org/wqyfdgftmcfw" class="x_OWAAutoLink" id="OWA4136b57e-bb38-20a4-6d00-e0da93fb6b5c" target="_blank" href="https://www.overleaf.com/latex/templates/template-for-submissions-to-ceur-workshop-proceedings-ceur-ws-dot-org/wqyfdgftmcfw">Overleaf
 template available</a></u></span>).<br>
<br>
Submission portal: <span style="color: blue;"><u><a style="color: blue; margin: 0px;" data-auth="NotApplicable" data-ogsc="blue" data-linkindex="1" rel="noopener noreferrer" title="https://cmt3.research.microsoft.com/GRAAI2026" class="x_OWAAutoLink" id="OWAa57e4164-565a-02ed-6e7d-d15e9b67f47f" target="_blank" href="https://cmt3.research.microsoft.com/GRAAI2026">https://cmt3.research.microsoft.com/GRAAI2026</a></u></span><br>
<br>
All accepted papers will be published in the <b>CEUR-WS proceedings</b>.<br>
<br>
<b>Important Dates</b><br>
- Submission deadline: February 27, 2026 (AoE)<br>
- Notification: March 27, 2026 (AoE)<br>
- Camera-ready deadline: April 15, 2026 (AoE)<br>
<br>
<b>Workshop website</b>: <span style="color: blue;"><u><a style="color: blue; margin: 0px;" data-auth="NotApplicable" data-ogsc="blue" data-linkindex="2" rel="noopener noreferrer" title="https://graph-across-ai.dii.univpm.it" class="x_OWAAutoLink" id="OWAd7e5db9a-bbf9-fbfe-1ef3-42b0b539146e" target="_blank" href="https://graph-across-ai.dii.univpm.it/">https://graph-across-ai.dii.univpm.it</a></u></span><br>
<br>
Feel free to reach out if you have questions or want to discuss a potential submission.<br>
<br>
Best regards,<br>
Luca Virgili</div>
</body>
</html>