MoLRSI 论文提出面向分子发现的递归自我改进 AI 智能体

Yikun Zhang 等人在 arXiv 发表 MoLRSI 论文，提出一个结合工作流系统优化与跨任务持久记忆的递归自我改进 AI 智能体，用于持续改进分子发现的搜索策略。在抗生素发现任务中，其实验命中率为 15.9%，而同样训练数据和筛选库下的专家流程为 8.7%；在 peptide-MHC 结合剂从头设计中产出 8 个经实验验证的 MART-1 和 SARS-CoV-1 pMHC 命中，且对测试脱靶具有优先结合，而 Claude Science 在该任务完全失败。论文共 69 页、8 幅图。

AI 根据报道生成 · 54 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。