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研究者提出面向单步逆合成的动态图编辑流模型RetroGEF
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AI 综述
2026年10月1日，研究者在arXiv发布论文，提出了一种用于单步逆合成的流式生成模型RetroGEF。该模型通过在目标分子图上添加原子和修改化学键来构建潜在反应物，能够在同一生成过程中统一建模分子转换与图尺寸变化。RetroGEF无需依赖固定尺寸的图画布或预设的编辑顺序，可直接从产物-反应物对中进行学习。实验结果表明，该模型在代表性逆合成基准上取得了SOTA性能。
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最新进展10月1日 12:00
研究者提出流式生成模型RetroGEF，在代表性逆合成基准上取得SOTA性能。报道时间线
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10月1日
- arXiv 机器学习RetroGEF：面向单步逆合成的动态图编辑流模型
RetroGEF 是一种用于单步逆合成的流式生成模型，通过在目标分子图上添加原子和修改化学键来构建潜在反应物。该模型在同一生成过程中统一建模分子转换与图尺寸变化，无需依赖固定尺寸的图画布或预设编辑顺序，可直接从产物-反应物对中学习。实验表明，RetroGEF 在代表性逆合成基准上取得了 SOTA 性能。
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