본 논문은 신약 개발에서 중요한 과제인 de novo 3D 분자 생성을 위해 확장 가능한 트랜스포머 모델인 Megalodon을 제시합니다. Megalodon은 기본적인 등변층(equivariant layers)을 강화하고, 연속 및 이산 잡음 제거 공동 설계 목표를 사용하여 훈련됩니다. 기존 분자 생성 벤치마크와 새로운 3D 구조 벤치마크(특히 에너지에 중점)에서 평가하여, 확산 및 흐름 매칭을 사용하여 3D 분자 생성, 조건부 구조 생성 및 구조 에너지 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성함을 보여줍니다. 특히, 매개변수를 40M으로 두 배 증가시키면 유효한 대형 분자 생성량이 최대 49배 증가하고, 기존 최고 성능 모델보다 2~10배 낮은 에너지 수준을 달성합니다.
