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Aditya Shahane Mr
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新的扩散模型DLM4G提高了图到序列生成的准确性
研究人员引入了一种名为DLM4G的新型非自回归扩散框架，用于图到序列生成。该模型通过基于输入图迭代地改进文本，解决了事实基础和可编辑性方面的挑战。DLM4G采用自适应加噪策略，调节图组件上的噪声以保持结构并实现局部更新，其性能优于现有的扩散和自回归基线模型。
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BiMol-Diff框架通过感知token的扩散统一分子生成和描述
研究人员推出BiMol-Diff，一个新颖的扩散框架，旨在连接分子结构和自然语言以实现可控设计。该方法利用了感知token的噪声调度，根据token恢复难度调整损坏级别，以更好地保留关键子结构。BiMol-Diff在分子重建方面表现出改进，在基准数据集上实现了15.4%的精确匹配相对提升，并在分子描述任务中也展现出强劲性能。