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VEDA:方差爆炸扩散与退火生成3D分子

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AI 综述

Peining Zhang、Jinbo Bi、Minghu Song 提出 VEDA,一个将方差爆炸(VE)扩散与退火结合的 SE(3) 等变框架,用于生成构象准确的 3D 分子结构。 据该研究,VEDA 在 QM9 和 GEOM-DRUGS 数据集上仅用 100 步采样即达到 SOTA 的价态稳定性与有效性,采样效率与流模型相当;其生成结构在 GFN2-xTB 优化中的弛豫能量中位数为 1.72 kcal/mol,低于基线 SemlaFlow 的 32.3 kcal/mol。

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报道时间线

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10月15日
  1. arXiv · cs.AI
    VEDA:用方差爆炸扩散与退火生成 3D 分子

    VEDA 是一个 SE(3) 等变框架,将方差爆炸(VE)扩散与退火结合,用于高效生成构象准确的 3D 分子结构。在 QM9 和 GEOM-DRUGS 数据集上,它仅用 100 步采样即达到 SOTA 价态稳定性与有效性,采样效率与流模型相当。其生成结构在 GFN2-xTB 优化中的弛豫能量中位数仅 1.72 kcal/mol,远低于基线 SemlaFlow 的 32.3 kcal/mol。

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