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OpenESM：能量引导模型可扩展预训练
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AI 综述
2026年10月27日，arXiv cs.CL 报道 OpenESM 提出能量引导模型 ESM，在单一架构内融合能量引导与 token 生成：先优化能量地形上的隐状态，再据此生成 token。研究在三个大规模语料上完成能量引导预训练，并在 26 个下游任务上评测。结果显示，ESM 随模型规模与训练数据增长展现可扩展性，且在多数任务上优于 GPT。报道还称，模型权重与训练基础设施已完全开源。
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最新进展10月27日 12:00
OpenESM 开源能量引导模型 ESM，在 26 个下游任务中多数优于 GPT。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.CLOpenESM：能量引导模型具备可扩展的基础学习能力
OpenESM 提出能量引导模型 ESM，在单一架构内融合能量引导与 token 生成：先优化能量地形上的隐状态，再据此生成 token。在三个大规模语料上完成能量引导预训练、26 个下游任务评测中，ESM 随模型规模与训练数据增长展现可扩展性，并在多数任务上优于 GPT。模型权重与训练基础设施已完全开源。
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