12:10
官方账号arXiv cs.LG@Miruna Cretu, John Bradshaw, Patricia Suriana, Saeed Saremi, Omar Mahmood, Kirill Shmilovich, Kangway Chuang, Vishnu Sresht, Colin Grambow
推荐理由：SynLaD同时搞定分子设计和合成路线，比以往只顾一头的模型更实用。
药物设计
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7月2日
12:10
SynLaD是一个潜在扩散框架，用于小分子生成，统一了配体药物设计目标（做什么）与合成可行性（怎么做）。它通过学习一个潜在空间来解码3D结构和合成路径，结合了反应约束生成和药效团条件3D设计。在生物活性配体的类似物生成任务中，SynLaD在可合成性和多样性上优于现有基线，能产生形状对齐的分子并附带可行合成方案。
6月15日
11:11
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官方账号arXiv cs.LG@Junming Zhang, Siyu Yi, Wei Ju, Zhonghui Gu
推荐理由：PepALD赋能大环肽设计
6月10日
03:12
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Aadit Sheth@aaditsh
Aadit Sheth@aaditsh91°
推荐理由：Claude Fable 5 在代码迁移、游戏通关和药物设计上展示了惊人的自主能力，且价格大幅降低，做 AI 应用开发或科研的团队值得立即关注。