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arXiv提出有限步分子图生成能量学习方法
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Synthesis
2026年10月14日，arXiv发布一项面向有限步分子图生成的研究。研究者指出，传统能量模型在固定步数采样条件下会偏离平衡分布，影响生成质量。为此，文章提出有限步能量学习（finite-horizon energy learning），通过调整 Metropolis–Hastings 采样器的接受能量，使其适配预设步数下所返回的实际分布，从而在有限计算预算下改善采样效果。该工作聚焦分子图生成应用场景。
Written by a model from the reports · updated 3 hours ago
Latest developmentOct 14 20:00
研究提出有限步能量学习，调整 Metropolis–Hastings 接受能量以适配固定步数采样分布。Coverage timeline
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Oct 14
- AI × 生物医药精选面向有限步分子图生成的图能量学习
针对能量模型在固定步数采样时偏离平衡分布的问题，研究提出有限步能量学习（finite-horizon energy learning），调整 Metropolis–Hastings 采样器的接受能量以适配预设步数下返回的实际分布。
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