離散擴散模型

深度分析

MochiDiff（SEDD + ESM-2）：針對抗體設計的胚系吸收離散擴散方法

抗體藥物開發昂貴，研究提出以胚系吸收離散擴散模型（MochiDiff）取代傳統記憶胚系的方式，結合任意分類器進行條件生成。實驗顯示在疏水性與結合親和力優化上，模型較EvoProtGrad提升近五成，並大幅降低胚系偏差。除此之外，非胚系殘基預測準確率由26%提升至46%，語言模型困惑度降至1.293。