연구진이 기존 Boltzmann Generator (BG)의 한계를 극복하기 위해 새로운 모델인 Autoregressive Boltzmann Generator (ArBG)를 제안했어요.
ArBG는 normalizing flow 기반 모델의 제약에서 벗어나 순차적인 추론 개입을 가능하게 하고, 대규모 언어 모델에서 효과적인 구조를 활용하여 확장성을 높였어요.
실험 결과 ArBG는 모든 벤치마크에서 기존 모델보다 성능이 향상되었으며, 특히 10개 잔기 Chignolin과 같은 대형 펩타이드 시스템에서 두드러진 개선을 보였어요.