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RouteFlow：在连续路线潜空间中进行可合成分子设计
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AI 综述
2026年10月7日，arXiv（Artificial Intelligence 期刊，一手来源）发表关于 RouteFlow 的报道。RouteFlow 将可合成分子设计重构为对连续路线潜空间的搜索，每个潜变量可映射回完整合成路线，从空间层面保留可合成性。框架采用奖励引导流匹配作为高效采样器，并引入循环一致性机制稳定微调，防止潜变量偏离真实合成路线流形。在 Therapeutic Data Commons 的 16 个优化任务上，RouteFlow 在可合成性感知基线中取得最佳样本效率、最佳合成可及性与最高逆合成成功率。目前尚无其他报道或后续更新。
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报道时间线
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10月7日
- arXiv · Artificial IntelligenceRouteFlow：在路线潜空间中导航实现可合成分子设计
RouteFlow 将可合成分子设计重构为对连续路线潜空间的搜索，每个潜变量映射回完整合成路线，从空间层面保留可合成性。该框架采用奖励引导流匹配作为高效采样器，并引入循环一致性机制稳定微调，防止潜变量偏离真实合成路线流形。在 Therapeutic Data Commons 的 16 个优化任务上，RouteFlow 在可合成性感知基线中取得最佳样本效率、最佳合成可及性与最高逆合成成功率。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。