SAGA: 用自演化目标函数加速科学发现
双层架构自动演化优化目标,横跨抗生素、纳米抗体、DNA、材料、化工五领域的科学发现agent
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双层架构自动演化优化目标,横跨抗生素、纳米抗体、DNA、材料、化工五领域的科学发现agent
GRPO(Group Relative Policy Optimization)的原理:如何用组内相对比较替代价值网络,降低 LLM 对齐训练的显存开销
PPO(Proximal Policy Optimization)的完整推导、Clip 机制的直观理解,以及在 RLHF 中的应用
扩散模型生成晶体的原理:前向加噪、反向去噪、分数匹配。关键挑战在于周期性和对称性约束。
GNN 预测晶体性质的四步流程:图构造、消息传递、读出、预测头。附核心公式。
MatMind 基于 8B LLM,通过三阶段渐进式训练框架协同激活构效知识与物理反馈,在材料性质预测、晶体无条件/条件生成上均达到或超越专用模型水平。
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