AIR科研｜分子生成新范式！提出基于贝叶斯流网络 BFN 的系列工作 GeoBFN & MolCRAFT

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            清华大学智能产业研究院（AIR）马维英教授、刘菁菁教授及周浩副教授课题组与上海药物所的研究团队推出 BFN 系列工作，在先前的 Diffusion、Flow Matching 等生成模型框架之外提出了首个统一分子模态的全新药物设计模型，在分子结构建模方面取得了突破性进展，在无条件和给定靶点分子的生成任务上均表现出卓越的优势。             GeoBFN： 课题组 设计了基于参数空间的几何分子图生成框架 GeoBFN，用于无条件分子生成。课题组首次使用统一的方式对分子图数据的不同模态变量进行建模，其分子数据分布拟合结果接近理论极限。这一工作为 AI4Science 中的生成任务奠定了新的模型基础，论文获评 ICLR 2024 Oral（TOP 1.2%）。 •论文标题：Unified Generative Modeling of 3D Molecules via Bayesian Flow Networks •GitHub 开源地址： https://github.com/AlgoMole/GeoBFN •论 ………………………………