Zatom-2 原子级生成模型预训练论文发布
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Zatom-2 原子级生成模型预训练论文发布
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AI 综述
Miruna Cretu 等作者发布论文，提出原子级生成模型 Zatom-2，该模型在 OMol25 和 OMat24 电子结构数据集约 500 万个结构上完成预训练。论文称，Zatom-2 采用多尺度 Transformer 架构结合条件流匹配，支持力条件控制和生成、结构预测等预训练任务。
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最新进展10月9日 12:00
Zatom-2：跨领域生成建模的原子级数据多任务预训练报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv：cs.AIZatom-2：跨领域生成建模的原子级数据多任务预训练
Zatom-2 是一个在 OMol25 和 OMat24 电子结构数据集约 500 万个结构上预训练的原子级生成模型，采用多尺度 Transformer 架构结合条件流匹配，支持力条件控制和生成、结构预测等预训练任务。
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