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Spectral Feedback：蛋白质扩散模型测试时对齐新算法
论文提出 Spectral Feedback 算法，通过反馈循环选择编辑位置，让离散扩散模型迭代修正自身生成结果，将「重访哪些 token」视为对齐的核心问题。作者发现蛋白质逆折叠的编辑集价值函数具有稀疏傅里叶表示，从而可高效学习与优化。该方法模型无关，在蛋白质稳定性奖励下使预训练模型稳定蛋白提升…
arXiv cs.AI35 天前
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论文提出 Spectral Feedback 算法，通过反馈循环选择编辑位置，让离散扩散模型迭代修正自身生成结果，将「重访哪些 token」视为对齐的核心问题。作者发现蛋白质逆折叠的编辑集价值函数具有稀疏傅里叶表示，从而可高效学习与优化。该方法模型无关，在蛋白质稳定性奖励下使预训练模型稳定蛋白提升…
研究提出 GOLD 方法，将离散 RNA 序列与连续侧链角度通过 GeoVAE 映射到统一潜流形进行协同扩散，并引入免训练、梯度引导的采样机制以提升结构有效性。在序列恢复率、二级结构有效性和三维可折叠性指标上均达到最优。