离散扩散模型在线适配分子优化研究

Trevor Chen 等作者发表研究，针对离散扩散模型在分子优化中的在线适配问题，在六个小分子结合亲和力任务和三个蛋白质适应度任务上开展受控实验。结果显示，候选采集、奖励塑形与模型去偏是提升奖励的互补路径，经验回放稳定学习，有效性惩罚使小分子探索保持在有效分子流形上。 作者称，由此形成的在线微调方案在同等 oracle 调用预算与 GPU 小时核算下优于离线微调和推理时搜索基线。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。