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KnowEvo 框架以知识进化为目标优化蛋白质设计
论文提出 KnowEvo，将外部化知识本身作为优化对象，把知识表示为可执行专家块并组织为策略变异树，结合 Thompson 式前向预算分配与沙箱内代码智能体的反向修订。在蛋白质稳定性与溶解度优化任务上，pass@k、MRR、MAP、NDCG@5 等指标均优于单体程序进化与既有 LLM 引导进化基线。
arXiv cs.LG11 小时前
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论文提出 KnowEvo，将外部化知识本身作为优化对象，把知识表示为可执行专家块并组织为策略变异树，结合 Thompson 式前向预算分配与沙箱内代码智能体的反向修订。在蛋白质稳定性与溶解度优化任务上，pass@k、MRR、MAP、NDCG@5 等指标均优于单体程序进化与既有 LLM 引导进化基线。