研究人员开发了一个新的生成流网络（GFlowNets）框架，允许在推理时组合预训练模型。这种方法无需重新训练即可快速适应新的多目标生成任务。该框架支持从线性标量化到复杂非线性算子的灵活奖励组合，并在合成和真实世界的分子生成任务上展示了与现有方法相当的性能。 AI
影响 无需重新训练即可实现生成模型对新多目标任务的快速适应。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍生成模型新框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2602.21565v2 Announce Type: replace Abstract: Generative Flow Networks (GFlowNets) learn to sample diverse candidates in proportion to a reward function, making them well-suited for scientific discovery, where exploring multiple promising solutions is crucial. Further exten…