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protein structure
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新研究探索扩散模型优化和控制技术 · 已追踪 4 个来源
研究人员正在探索扩散模型的先进方法，重点是优化采样过程和控制分布。一篇论文介绍了“优化你的采样”（OYS），这是一种贝叶斯优化技术，可调整文本到图像和修复任务的采样时间步长，从而在降低推理成本的同时显著提高质量。另一项研究提出了一个用于推理时分布控制的均场框架，为引导扩散模型走向期望分布提供了理论保证，可应用于蛋白质构象等任务。第三篇论文全面介绍了通用状态空间中的扩散模型，统一了连续和离散域，重点关注理论基础和训练原则。最后，第四篇论…
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Yeti 分词器使 AI 能够生成蛋白质序列和结构
研究人员开发了 Yeti，一种新颖的蛋白质结构分词器，专为多模态 AI 模型设计。与优先考虑重建的先前方法不同，Yeti 使用一种无需查找的量化方法，并以流匹配目标进行训练，从而能够准确重建和有效生成蛋白质序列和结构。这种紧凑的分词器比现有模型具有更少的参数，有利于训练能够共同生成合理蛋白质设计的有效多模态模型。