この記事では、JAXで実装された生成フローネットワーク（GFlowNets）をトレーニング及び評価するための高速かつスケーラブルなパッケージ「gfnx」について説明しています。gfnxは、GFlowNetsのトレーニングに必要なコア目標のシングルファイル実装と共に、ベンチマーク環境とメトリクスの豊富なセットを提供します。具体的には、合成ハイパグリッドや様々な編集方式を持つ複数のシーケンス生成環境、分子生成や系統樹の構築、ベイズ構造学習、イジングモデルエネルギーからのサンプリング用の特定の報酬デザインが含まれます。gfnxは、CPUベースのシーケンス生成環境で最大55倍、GPUベースのベイズネットワーク構造学習で最大80倍の速度向上を達成しています。このライブラリはGitHubとpypiで公開されており、GFlowNetsの研究と応用の加速を目指しています。