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Lambda, EGInterpolator가 DRUGS에서 분자 동역학 격차를 줄인다고 보고

Lambda는 EGInterpolator를 풍부한 컨포머 데이터에서 분자 구조를 학습한 후 부족한 MD 궤적에서 운동을 학습하는 Stanford와의 ICLR 2026 공동 연구로 설명했다. DRUGS 벤치마크에서 이 방법이 참조 시뮬레이션과의 격차를 결합각에서 73%, 결합 길이에서 78%, 비틀림 운동에서 24% 줄였다고 밝혔다.