NeurIPS 2026论文提出图生成框架GEM

Michal Balcerak 等在 arXiv 论文（2603.23398，NeurIPS 2026）中提出离散图生成框架 Graph Energy Matching（GEM）。该框架基于 Jordan-Kinderlehrer-Otto（JKO）传输映射优化，学习置换不变的势能，引导离散传输从噪声走向高似然图区域并在区域内精炼样本。 论文称，GEM 结合基于能量的切换采样策略，在分子图基准上多数指标持平或超越强离散扩散基线，并支持组合生成、属性约束采样和图间插值。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。