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本文介绍了Graph-PRefLexOR，这是一系列图原生推理模型，通过组相对策略优化（GRPO）进行微调，以通过显式推理阶段生成可追溯的科学假设。该方法在推理可追溯性方面相比基础模型实现了40-65%的提升，并展示了增强的语义多样性和概念重组。
DeepRHP是一种混合变分自编码器，能够指导随机杂聚物作为蛋白质模拟物的设计，并通过稳定非天然环境中的膜蛋白（如Aquaporin Z）得到了验证。
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。