California Institute of Technology（加州理工学院）

Active Flow Expansion for Out-of-Distribution Discovery: from Theory to Molecules

主动流扩展用于分布外发现：从理论到分子

Riccardo De Santi, Bruce Lee, Cristian Perez Jensen, Kimon Protopapas, Sophia Tang, Cheng-Hao Liu, Pranam Chatterjee, Yisong Yue, Andreas Krause

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（ETH AI 中心） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Caltech（加州理工学院） ； FutureHouse 纠错

AI总结 提出Active Flow Expansion (ActFlow)方法，通过验证器反馈和主动探索扩展预训练流模型的生成集，覆盖更多有效设计空间，理论证明统计学习保证，在分子和蛋白质任务上优于现有方法。