EBMol模型实现物理一致3D分子生成
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EBMol模型实现物理一致3D分子生成
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AI 综述
研究人员提出EBMol模型，这是首个在QM9和GEOM-Drugs数据集上取得SOTA性能的3D分子生成能量基模型。该模型通过学习原子可加标量势来近似能量景观，并采用Mirror-Langevin算法结合并行回火技术进行采样。其生成的能量景观可作为评估分子构象质量的排序与过滤指标，同时支持无需重新训练的受控生成。
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最新进展11月4日 13:00
EBMol：一种通过能量基模型生成物理一致分子的方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- arXiv · MLEBMol：一种通过能量基模型生成物理一致分子的方法
研究者提出EBMol，这是首个在QM9和GEOM-Drugs上取得SOTA性能的3D分子生成EBM。 该模型通过学习原子可加标量势近似能量景观，并采用Mirror-Langevin算法与并行回火进行采样。 其学到的能量景观可作为排序和过滤配置的质量指标，并支持无重训练的受控生成。
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