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标签:分子生成×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI
6月12日
13:46
13:46arXiv cs.LG@Paul Seij, Christian A. Naesseth, Stephan Mandt, Metod Jazbec
扩散模型在3D分子生成中广泛应用,但缺乏对生成分子质量的可靠信号。研究者提出一种后处理方法,基于拉普拉斯近似对预训练分子扩散模型进行逐样本不确定性估计。该方法通过测量生成轨迹中噪声预测的变异性来评估不确定性,实验表明该分数与样本质量负相关。利用该分数过滤生成样本,可在测试时提升模型性能。
论文扩散模型分子生成不确定性估计拉普拉斯近似测试时缩放

推荐理由:做分子生成或药物设计的团队,终于有了一个能判断生成分子质量好坏的信号,建议试试这个后处理方法,能直接提升模型输出质量。
原文
12:57
AITOP6月12日 12:57
Claude代码里藏了个20260612,18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
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15:23
AITOP6月11日 15:23
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AITOP6月11日 15:07
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