WormHole supera con creces a MLL en el manejo de cálculos complejos sobre grafos a gran escala. Mientras MLL con frecuencia no llega a completar la fase de preparación en grafos grandes, WormHole funciona de forma eficiente en el núcleo, ofreciendo mejoras de varios órdenes de magnitud tanto en tiempo como en consumo de memoria. Aunque su coste inicial de preparación es mayor que el de métodos más tradicionales, su velocidad de consulta es sustancialmente superior, lo que lo convierte en un primitivo potente para el aprendizaje de grafos escalable.

En la práctica, esta ventaja se traduce en la capacidad de procesar grafos mucho mayores y más densos en aplicaciones reales sin que se disparen los tiempos de respuesta o los requisitos de memoria. Esto resulta crucial en casos de uso como sistemas de recomendación, detección de fraude, análisis de redes sociales y modelado de relaciones complejas donde la rapidez de consulta y la eficiencia son factores determinantes.

El trabajo futuro apunta a explorar modelos híbridos que combinen WormHole con técnicas tradicionales para obtener un equilibrio óptimo entre el coste de preparación y el rendimiento de las consultas, además de investigar optimizaciones específicas para entornos distribuidos y despliegues en la nube.

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