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Practical Molecular Optimization
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语言大模型在小分子药物发现中展现潜力
研究人员正在探索使用语言大模型（LLMs）进行药物发现中的小分子设计。一种方法是在合成任务上训练语言大模型，这些任务可以泛化到复杂分子优化问题，并有望超越更大的模型。另一种方法是将语言大模型与进化算法相结合，在分子优化基准测试中取得新的最先进成果，尤其是在多属性优化场景中。
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人工智能与量子计算通过新颖的分子设计方法推动药物发现
研究人员开发了新颖的生成式人工智能框架，集成了量子退火和量子启发强化学习，以增强药物发现的分子设计。这些方法旨在生成具有改进的类药性和可合成性的分子，在某些方面超越了传统的经典模型甚至训练数据。这些方法利用新的目标函数和神经网络架构来更有效地导航复杂的化学空间。