Teaching Diffusion Models Physics: Reinforcement Learning for Physically Valid Diffusion-Based Docking
Deze studie introduceert een versterkingsleerframework dat diffusiemodellen voor moleculaire docking, zoals DiffDock-Pocket, optimaliseert op niet-differentieerbare fysieke doelen, waardoor de gegenereerde posities fysiek plausibel en interactiebehoudend worden zonder de structurele nauwkeurigheid of inferentiesnelheid te verlagen.