연구진은 기존 결정 생성 모델이 안정성과 신규성 간의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪는다는 것을 밝혀냈습니다. Crys-JEPA는 에너지 기반의 잠재 공간을 학습하여 안정성 평가를 임베딩 기반 비교로 전환하고, 새로운 결정 발견을 위한 좁은 영역을 벗어나도록 설계되었습니다. MP-20 및 Alex-MP-20 데이터 세트에서 Crys-JEPA는 V.S.U.N 지표에서 기존 모델 대비 최대 82.6% 성능 향상을 달성했습니다.