生物医药与药物发现
突破级
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收录解读
CoMole 针对分子图生成的关键短板：虽然 foundation model 在语言和视觉中成熟，但分子生成缺少统一、可控、跨任务的生成框架。
它用 motif-aware graph diffusion 把预训练结构先验迁移到可控生成中，并用 RL 优化化学上有意义的 reverse-policy 决策，避免 atom-level action space 和无效中间状态带来的困难。
它值得正式收录，因为它把 molecular generative model 推向 foundation-model + controllable RL 的组合，对材料、药物发现和多目标分子设计有工作流价值。
它没有更高，是因为分子生成论文需要湿实验、真实优化闭环和更广泛 property transfer 才能确认长期影响。