NeurIPS'26发表D-DOIT离散扩散引导方法

NeurIPS 2026发表了D-DOIT方法，该方法通过Doob h-变换实现无需训练和梯度的离散扩散模型奖励引导。 在HepG2增强子设计中，高预算配置下预测活性达6.19，超越需微调的DRAKES；在蛋白质逆折叠任务中联合成功率达68.1%，高于SMC和TDS。

AI 根据报道生成 · 28 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。