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ByteDance Seed Papers· Zechang Sun, Chenxi Hu, Kailai Lin, Jin Li, Changsu Cao, Dingshun Lv, Ji Chen, Weiluo Ren, Hung Q. Pham·· 2026-06-19AI 评分44

ByteCRN:面向可扩展化学反应网络探索的统一生成式框架

A Unified Generative Framework for Scalable Chemical Reaction Network Exploration

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AI 导读

字节提出端到端框架 ByteCRN,用生成式 rectified flow 架构同时完成过渡态生成与反应验证,替代传统工作流中最昂贵的过渡态搜索和 IRC 验证步骤。该框架相比传统工作流提速 10–100 倍,并在网络尺度上剪除约 70–90% 的枚举反应。ByteCRN 已用于发现涉及 cyanoacetaldehyde 的新路径,并成功建模 γ-ketohydroperoxide 网络。

来源:ByteDance Seed Papers · arxiv.org