Uni-3DAR用自回归统一微观与宏观的3D世界，性能超扩散模型256%，推理快21.8倍

近日，深势科技、北京科学智能研究院及北京大学联合推出世界首个科学大模型Uni-3DAR。该模型通过自回归方式统一3D结构生成与理解任务，提出粗到细token化方法和Masked Next-Token Prediction策略，解决了数据表示与任务不统一的问题。实验表明，Uni-3DAR在分子生成、晶体结构预测等多个任务中性能显著优于扩散模型，生成任务性能提升256%，推理速度提升21.8倍。未来将拓展至宏观3D任务，并探索多模态科学语言模型的可能性。
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