4.5 强化学习与生成模型在分子优化中的前沿进展

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4.5 强化学习与生成模型在分子优化中的前沿进展 4.5 强化学习与生成模型在分子优化中的前沿进展倘若我们把药物研发比作一场穿越迷雾的远征，那么传统方法如同手持火把、步步为营的徒步者——谨慎却缓慢。而今，在数据洪流与算力跃迁的推动下，人工智能正为我们锻造出一副“智能导航仪”。在这副仪器的核心引擎中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）与生成模型（Generative Models）的深度融合，已然成为驱动分子设计范式变革的关键动力。它们不再满足于对已有知识的归纳总结，而是主动探索未知化学空间，引导我们从“发现分子”迈向“创造分子”。本章将深入剖析这一融合路径的技术内核，聚焦其在动植物品种改良与药物分子设计中的前沿实践，揭示其如何重塑分子优化的逻辑框架。