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Cliquformer：基于模型的结构化变换器优化
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内容提要
本研究提出了Cliqueformer，一种通过学习黑箱函数结构来提升材料和蛋白质设计优化性能的变换器架构。它利用功能图模型有效识别结构，克服分布变化，在多个任务中表现出优异性能。
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关键要点
- 本研究提出了Cliqueformer，一种通过学习黑箱函数结构来提升材料和蛋白质设计优化性能的变换器架构。
- Cliqueformer是一种可扩展的变换器架构，能够在设计新材料和蛋白质时显著提高优化性能。
- 该研究解决了离线模型优化（MBO）中有效结构学习的缺口。
- 研究展示了通过功能图模型（FGM）有效识别结构来克服分布变化问题。
- Cliqueformer在多个实际任务中表现出最先进的性能。
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