MFG多轮反馈引导分子优化框架发布

2026年10月14日，arXiv Artificial Intelligence 报道了 Trieu Nguyen 等人提出的多轮反馈引导（MFG）分子优化框架。该框架通过强化学习训练大语言模型（LLM），利用前几轮反馈逐步优化分子，并引入反馈向量与反馈对齐奖励函数。研究将该框架应用于 GeLLM³O，得到 GeLLM³O-MFG，在十项多目标分子优化任务中取得最高平均相似度约束成功率 81.50%，优于基座模型的 70.81%。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无后续跟进报道，也未出现与早先报道矛盾的数字、时间或说法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。