arXiv提出有限步分子图生成能量学习方法

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。

由模型根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。