California Institute of Technology（加州理工学院）

SynCoGen: Synthesizable 3D Molecule Generation via Joint Reaction and Coordinate Modeling

SynCoGen: 通过联合反应和坐标建模实现可合成的3D分子生成

Andrei Rekesh, Miruna Cretu, Dmytro Shevchuk, Vignesh Ram Somnath, Pietro Liò, Robert A. Batey, Mike Tyers, Michał Koziarski, Cheng-Hao Liu

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； The Hospital for Sick Children（多伦多儿童医院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Vector Institute（向量研究所） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Caltech（加州理工学院） 纠错

AI总结 SynCoGen通过联合反应和坐标建模实现可合成的3D分子生成，实现了分子构建块、化学反应和原子坐标的联合分布采样，在无条件小分子生成和药物发现中表现出色。

Comments ICLR 2026

Discrete Diffusion Trajectory Alignment via Stepwise Decomposition

通过分步分解实现离散扩散轨迹对齐

Jiaqi Han, Austin Wang, Minkai Xu, Wenda Chu, Meihua Dang, Haotian Ye, Huayu Chen, Yisong Yue, Stefano Ermon

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Caltech（加州理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本研究提出一种离线偏好优化方法，通过分步分解实现离散扩散模型的轨迹对齐，提升DNA序列设计和语言建模的性能。

Comments ICLR 2026

End-to-End Conformal Calibration for Optimization Under Uncertainty

端到端的符合校准用于不确定性下的优化

Christopher Yeh, Nicolas Christianson, Alan Wu, Adam Wierman, Yisong Yue

机构 * Department of Computing and Mathematical Sciences（计算与数学科学部） ； California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

AI总结 本文提出端到端符合校准框架，用于在不确定性下优化，通过下游决策损失指导不确定性学习，提升能源存储和投资组合优化性能。

Comments 29 pages, 8 figures

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, December 2025