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实体 Bayesian non-parametric reward surrogate

Bayesian non-parametric reward surrogate

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  1. RESEARCH · CL_206391 ·

    新型大型发现模型加速科学研究

    研究人员推出了一种新颖的架构——大型发现模型（LDM），旨在通过在广阔的假设空间中优化复杂目标来加速科学发现。LDM集成了生成模型和贝叶斯非参数奖励代理，使其能够预测候选性能并量化不确定性。这种对不确定性的感知指导新设计的生成、优化和选择，并且随着新的实验数据可用，模型会不断更新其记忆和代理。在神经网络训练、抗体设计和分子优化方面的评估表明，LDM的性能显著优于传统方法和仅使用LLM的方法，在各种性能指标上取得了实质性改进。