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GEOM-QM9
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新的ENBP框架尊重SE(3)对称性，加速AI推理
研究人员开发了等变神经信念传播（ENBP），这是一个尊重SE(3)对称性的概率推理新框架。ENBP利用等变高斯混合模型进行消息传递，能够合成各向异性不确定性所需的秩2精度矩阵。该方法在分子构象预测和机器人推理等任务上的速度和准确性均显著优于现有方法。
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新的 GO-Flow 模型改进了 3D 分子构象生成
研究人员开发了 GO-Flow，这是一种新颖的生成模型，旨在提高 3D 分子构象生成的准确性。与将分子视为简单点云的先前方法不同，GO-Flow 通过将生成过程分解为物理驱动的子空间（平移、旋转和构象）来整合几何归纳偏置。这种感知流形的方法使生成路径与分子的自由度保持一致，从而在基准数据集上产生更符合物理规律的结构和最先进的生成质量。该方法还以更少的步骤实现了高保真采样，提高了计算效率。
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新的生成模型EnFlow助力低能分子结构发现
研究人员开发了EnFlow，一种新颖的、用于分子结构发现的能量引导生成框架。该方法结合了基于流的一致性生成与显式能量景观建模，以有效识别低能分子构象。EnFlow将采样引导至这些低能区域，从而以最少的采样步骤准确识别基态结构。