ReSFlow：在统计流形上整流离散生成路径，实现一步采样
内蒙古大学、上海财经大学与CMU团队提出ReSFlow，将类别概率经平方根映射到球面，在球面上重新配对并整流生成轨迹，使离散数据可一次模型调用完成生成，该工作已被NeurIPS 2026接收。
推荐理由：论文把离散类别概率映射到球面做整流，使一步采样接近多步ODE质量，为离散序列生成提供可迁移思路。
#生成式化学
机器之心 · AI4Science精选AI 评分5858
智药邦精选AI 评分7171 港中文团队提出DuetRNA，以碱基与核糖双坐标系联合设计RNA序列与三维结构
香港中文大学团队提出RNA联合生成模型DuetRNA，为每个核苷酸建立碱基与核糖两个耦合局部坐标系，在同一流匹配过程中同时输出序列与三维重原子坐标，相关预印本与代码已公开。
推荐理由：该预印本用碱基与核糖双坐标系做RNA序列与结构联合生成，并给出与RNA-FrameFlow同协议的计算对比。
DrugAI精选AI 评分6565 Langevin Flow Maps：用半群一致性学习大步长分子动力学与过渡路径采样
arXiv 预印本提出 Langevin Flow Maps（LFM），通过学习朗之万随机动力学在有限时间区间内的状态映射，实现无需显式轨迹监督的大步长分子模拟。
推荐理由：该预印本把学习目标从瞬时受力扩展到有限时间朗之万演化，并给出大步长加速与平衡分布偏差的对照证据。
Pranam Chatterjee精选AI 评分6767 LFD 框架用 LLM 自适应课程微调肽和小分子流模型
研究提出 LLM-to-Flow Distillation（LFD）方法，从“设计具有抗癌活性的肽”或“设计结合 D2 多巴胺受体的小分子”等自然语言目标出发，通过迭代 DPO 将 LLM 生成子目标的知识蒸馏进科学生成器。
推荐理由：该方法把自然语言目标蒸馏进肽与小分子流模型，并在留出计算评测中与奖励引导方法比较。
AI药物设计实验室精选AI 评分7272 ICLR 2026 论文 MolecularIQ 评测 38 个大模型化学结构推理，最高准确率 47.5%
约翰内斯·开普勒大学等机构在 ICLR 2026 发表基准 MolecularIQ，用 RDKit 符号程序核验 38 个开源大模型对分子结构的计数、原子索引定位和约束生成能力，最高总体准确率为 GPT-OSS 120B（High）的 47.5%。
推荐理由：该基准用 RDKit 符号核验拆解分子结构推理，并揭示 SMILES 写法变化带来的性能落差。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Valence Labs 提出 f-Trajectory Balance 损失族，用于分子生成与 LLM 的探索调优
Valence Labs 的 Jason Hartford 介绍其 ICML 论文 f-Trajectory Balance，提出一族损失函数用于微调 GFlowNets、生成模型和 LLM，并支持离策略与在策略数据。
推荐理由：作者从损失函数角度解释生成模型探索与利用的权衡，为分子生成和 LLM 微调提供可迁移的方法视角。
已经到底了