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该论文提出 Simulator-Refined Diffusion（SRD），将低精度可微代理模型与高精度不可微全波电磁模拟器融合到扩散采样过程中，用于 PCB 布局的射频逆向设计；实验结果表明，其在匹配目标 S 参数方面较现有最先进方法最多提升 21.2%。
本文提出一个受生物生长启发的图生成框架，用于设计三维机械晶格，该框架使用GCNN进行逆向设计以实现目标机械性能。
介绍SHRAV，一个架构无关的计算框架，采用状态、假设、推理、行动和验证组件进行物理建模与逆向设计。
VortexChat 是一个基于大语言模型的代理框架，能够从自然语言规范自动化集成光子器件的逆设计，并通过自主制造高性能太赫兹复用器进行演示。
文章强调了大型语言模型缺乏对物理世界的先天理解，并介绍了一种基于傅里叶神经算子(FNO)的框架，该框架将量子动力学预测加速了10^7倍，从而实现了量子控制协议的高效逆向设计，提高了成功率。
本文提出了一种基于GPT架构的条件催化剂生成模型，在1.33亿个催化剂结构上进行了预训练，实现了98%的结构有效性，并能针对结合能等目标属性进行可控逆向设计。
本文提出了一种范围感知贝叶斯优化框架，该框架直接对候选方案满足目标属性范围的后验概率进行评分，从而能够在多个规格中发现多样化的有效设计。
MIT研究人员提出了一种利用深度神经网络进行核临界实验逆向设计的方法，该方法采用新颖的多组注意力池化架构和基于梯度的优化策略，以最大化中子相似性系数。该方法被应用于验证HALEU燃料运输容器，在三种目标构型下均取得了较高的相似性评分。
PolyFusionAgent是一个框架，结合了多模态聚合物基础模型(PolyFusion)与工具增强、文献基础的设计智能体(PolyAgent)，用于聚合物性能预测与逆向设计，实现证据关联的发现。
本文介绍了 RL-Kirigami，这是一个结合最优传输条件流匹配和强化学习的框架，用于解决折纸超材料的逆向设计问题，实现了高精度并支持快速的激光切割原型制造。