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本文提出了PC-MCMC-CIGP，这是一种灰盒工作流，结合了spike-and-slab拓扑采样、物理约束和化学信息高斯过程用于反应网络发现。该方法在苯乙烯环氧化反应中提高了产率，并在氢-溴基准测试中区分了基本反应路径与欺骗性拟合。
引入能量守恒作为模块化神经网络中模块间信息流的硬物理约束，强制在模块边界精确保持激活能量，以减弱错误传播。在CIFAR-10和机器人管道上的实验显示出噪声鲁棒性的显著提升。
本文认为，用于半导体制造的生成式人工智能必须通过构造方式强制执行硬物理约束，而非事后过滤，并综述了如物理信息扩散和神经算子先验等架构方法以实现物理保真度。
LaviGen是一个框架，它重用3D生成模型进行自回归3D布局生成，使用改进的3D扩散模型和dual-guidance self-rollout蒸馏机制，在LayoutVLM基准上实现了比最先进方法高19%的物理合理性和快65%的计算速度。