CellRFT：单细胞扰动建模强化微调
原文标题：CellRFT: Reinforcement Fine-Tuning for Single-Cell Perturbation Modeling
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针对现有单细胞扰动模型优化代理损失、与生物学评价标准脱节的问题，论文提出 CellRFT 强化微调框架，将生物学评价直接作为训练反馈。该方法用策略梯度优化从生成细胞群的非可微评价中学习，并通过分层奖励聚合整合多种生物学奖励。实验表明 CellRFT 可适配不同预训练模型并提升扰动预测效果，同时揭示优化某一生物学指标可能促进或损害其他指标，互补奖励还能改善未直接优化的标准。
- 问题
- 单细胞扰动模型优化代理损失，与生物学评价标准脱节，拟合好未必预测好。
- 方法
- 提出 CellRFT 强化微调框架，用策略梯度从生成细胞群的非可微生物学评价中学习，并以分层奖励聚合整合多种生物学奖励。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 把生物学指标直接作为训练信号，为扰动预测模型提供可适配不同预训练模型的微调范式。
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CellRFT 把生物学评价直接当训练反馈，用策略梯度从非可微评价中学习单细胞扰动预测。
- •针对现有模型优化代理损失、与生物学评价标准脱节的错配问题
- •用策略梯度从生成细胞群的非可微评价中学习，并以分层奖励聚合整合多种生物学奖励
- •实验显示可适配不同预训练模型并提升扰动预测效果
- •发现优化某一生物学指标可能促进或损害其他指标
- •互补奖励还能改善未被直接优化的标准，可用于反推评价设计
为什么重要：把「评测指标」直接变成训练信号，是生物基础模型从拟合数据转向对齐真实生物学标准的一次尝试，也提示多指标间存在此消彼长。
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