arXiv · Machine Learning· Montgomery Bohde, Hongxuan Liu, Mrunali Manjrekar, Magdalena Lederbauer, Shuiwang Ji, Runzhong Wang, Connor W. Coley·· 10 小时前AI 评分44
FRIGID：在训练与推理阶段扩展基于扩散的质谱分子生成
FRIGID: Scaling Diffusion-Based Molecular Generation from Mass Spectra at Training and Inference Time
AI 导读
FRIGID提出一种扩散语言模型框架，从质谱生成分子结构，并通过推理时计算扩展提升结构解析准确率。该方法在MassSpecGym基准的Top-1准确率超过18%，在NPLIB1上将Top-1准确率提升至领先方法的3倍。模型以中间指纹表示和确定的化学式为条件，训练规模达数亿未标注结构；代码已公开。
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