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molecular design
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新的 MCMC 采样器使用偏好投票进行条件采样
研究人员开发了 Pref-MH，一种新颖的马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 采样器，它能够从由语义属性定义的分布中进行精确的条件采样，即使在无法进行精确密度评估的情况下也是如此。该方法利用成对比较，类似于 Bradley-Terry 模型，来推断偏好赔率并计算 Metropolis-Hastings 比率。Pref-MH 被证明在其类别中是最优的，并已成功应用于文本生成、分子设计以及使用大型语言模型和视觉-语言模型作为裁判的图像生成等任务。
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AI代理加速电池和药物发现的分子设计
研究人员开发了新的AI代理用于分子设计，旨在加速科学发现。其中一个代理CLIO使用持续更新的信念状态图和递归的“计划-然后行动”循环，以识别其工具何时失效并调整其策略。该代理成功设计了一种用于水性有机氧化还原液流电池的新化合物，提高了其氧化还原电位和电化学可逆性。另一种方法，约束流优化（CFO），使扩散和流模型等生成模型适应，以在满足分子可合成性等约束的同时优化特定奖励。