几何图的深度生成模型研究丨几何深度学习读书会·周五直播

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导语 分子的3D结构解释了分子如何与生物靶点相互作用，这对于理解药物的有效性和选择性至关重要。目前，虽然以扩散模型（Diffusion Model，DMs）为基础的Stable Diffusion、DALL·E、Sora等文生图、文生视频工具，已是生成式人工智能中与ChatGPT比肩的杀手锏级应用。但是，扩散模型在3D分子生成上却仍效果不尽人意，难以稳定地拟合真实分子结构的概率分布。如何让生成式AI更进一步，拟合3D结构，设计药物分子，加速健康医疗发展？ 「几何深度学习」读书会 第八期将由清华大学博士生宋宇轩，将带领社区成员全面地认识几何图的深度生成模型的现有研究，介绍在该领域中所取得的一系列发表在ICML、NeurIPS、ICLR上的创新成果HierDiff、EquiFM以及MolCRAFT，最后将与大家一起探索未来的研究计划。读书会将于9月6日（本周五）19:00-21:00进行，欢迎感兴趣的朋友参 ………………………………