MIT团队提出AtomSteer：测试时约束引导原子生成模型

MIT 的 Pengfei Cai 等研究者提出 AtomSteer，一种在采样阶段对预训练原子生成模型施加结构约束的测试时推理框架，无需重训练或改动模型架构。 该方法通过有界局部投影、图刚性立体化学变换和周期对称性投影来修正采样过程中的中间结构。研究者在 FlowMM、ET-Flow 和 Boltz-2 三种预训练骨干上验证，称该方法提升了空间群分布覆盖、分子有效性与 E/Z 立体化学准确率，并降低蛋白质-配体复合物中配体的 E/Z 误差。

AI 根据报道生成 · 46 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。