研究者提出免训练推理框架Structured Re-Decoding

Tinglan Wang等作者在arXiv论文（arXiv:2611.15109）中提出Structured Re-Decoding（SRD），一种免训练框架：从模型分数、样本或外部规范构建本地候选，联合优化候选选择并验证重建输出，从而在不训练的前提下扩展预训练模型的决策空间。 据论文描述，SRD在分子生成、蛋白质设计、RNA结构预测和抗体建模等任务中改善了结构化推理，能产生原样本池中不存在的已验证分子；外部化学模板可将方法扩展到非规范氨基酸与肽环化。物理相干Ising机上的初步实验验证了硬件优化的可行性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。