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SpecOpt：面向结合特异性的智能体分子优化接触差推理方法
研究提出SpecOpt任务，通过对现有化合物做受约束的结构修饰，提升其对目标靶点相对脱靶的结合偏好。团队构建ChEMBL衍生基准，并开发智能体框架，利用残基感知的原子-蛋白接触差异信息指导LLM提出修饰方案。在915个化合物上，84.8%的化合物靶点-脱靶结合差距得到改善，平均差距从-0.72提升…
arXiv cs.AI42 天前
#药物设计
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SELECTBENCH 基准评估生成式药物设计选择性
论文指出结构基药物设计（SBDD）生成模型多只优化单靶点结合而忽视选择性，易带来副作用。作者推出 SELECTBENCH 基准，含三类真实场景评估任务与选择性量化指标，系统评测 9 个代表性 SBDD 模型，发现即便专为选择性训练的模型区分脱靶能力也有限，推理时引导收益不大。
arXiv cs.LG13 天前
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Resonance 模型：蒸馏提升化学反应预测但推理脆弱
研究提出 Resonance 系列模型，通过蒸馏开放权重教师模型的推理轨迹并自训练，将接近零准确率的小模型变为可用的正向反应预测器，更强学生甚至超越教师。但作者发现准确率不等于稳健推理：小模型继承教师单次推理风格，在质疑下容易放弃正确答案，呼吁同时评估推理稳健性。
arXiv cs.AI13 天前