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研究者提出可合成分子设计框架RouteFlow

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AI 综述

2026年10月7日，研究人员提出了分子设计框架RouteFlow。该框架将可合成分子设计重构为在连续合成路线隐空间中的搜索，以天然保留生成分子的可合成性。技术上，RouteFlow结合了奖励引导流匹配与循环一致性机制，在定向提升目标性质的同时避免偏离真实合成路线流形。实验结果表明，在Therapeutic Data Commons的16项优化任务中，RouteFlow在同类方法中取得了最佳的样本效率、最佳合成可达性以及最高的逆合成成功率。

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10月7日

12:00
arXiv 人工智能
RouteFlow：探索路线隐空间以实现可合成分子设计
研究人员提出分子设计框架 RouteFlow，将可合成分子设计重构为在连续合成路线隐空间中的搜索，天然保留生成分子的可合成性。该方法结合奖励引导流匹配与循环一致性机制，在定向提升目标性质的同时避免偏离真实合成路线流形。在 Therapeutic Data Commons 的 16 项优化任务中，RouteFlow 取得了同类方法中最佳的样本效率、最佳合成可达性与最高的逆合成成功率。

本事件热度走势

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