연구진이 KRONOS라는 자기회귀 잠재 확산 프레임워크를 개발했어요. 분자 그래프 토폴로지와 기하학을 동시에 모델링하며, 다양한 길이의 분자 생성과 부분 분자 컨텍스트 조건부 생성을 지원해요.
QM9와 GEOM-Drugs 데이터셋 실험 결과, 자기회귀 방식 중 최고 성능을 달성했으며, 확산 모델과도 경쟁력 있는 성능을 보여줬어요.
자기회귀 모델이 분자 생성과 조건부 생성 모두를 지원하며, 기존 방식 대비 성능 저하 없이 두 가지 생성 방식을 통합할 수 있음을 입증했어요.