研究人员开发了SIGMA，一种用于自回归分子模型的新型目标函数，它提高了模型在不考虑序列化格式的情况下为分子分配概率的能力。该方法使用具有化学认证的相同后缀三元组的密集后缀位置目标来对齐隐藏状态并减少不一致的下一个标记决策。SIGMA已在各种数据集和表示中证明了Frechet ChemNet距离的降低，并提高了分子属性基准的平均预测性能。 AI
影响 SIGMA通过改进模型处理不同分子表示的方式，增强了分子属性的预测和生成能力。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍分子自回归新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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