DyRAMO
Dyramoは、複数の物性予測モデルの信頼性（適用範囲／Applicability Domain）を考慮しながら生成モデルによる多目的最適化を実行し、報酬ハッキングを回避しつつ有望候補（例：分子）を探索するためのフレームワークである。
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Dyramoは、複数の物性予測モデルの信頼性（適用範囲／Applicability Domain）を考慮しながら生成モデルによる多目的最適化を実行し、報酬ハッキングを回避しつつ有望候補（例：分子）を探索するためのフレームワークである。
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