分子材料AI设计论文一网打尽，快速建立技术图谱
这是一个面向分子与材料设计的深度学习论文资源汇总仓库，系统整理了使用生成式AI和深度学习进行分子/材料设计的学术文献。它解决的核心问题是：该交叉领域论文分散在机器学习、化学信息学、材料科学等不同社区，研究者难以快速建立完整的技术图谱。仓库按技术路线分类收录了扩散模型、GAN、能量模型、图神经网络、LSTM、强化学习等方法在药物设计、分子生成、材料发现中的应用论文，覆盖从模型架构到具体任务落地的完整链条。核心能力是提供一份持续更新、分类清晰的文献索引，帮助新手快速入门、帮助资深研究者追踪前沿方向，适合作为课题调研、开题报告和综述写作的起点。
本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整
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awesome-molecular-generation、awesome-drug-discovery
papers-for-molecular-design-using-DL 是行业应用领域的开源项目，由 AspirinCode 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,916 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（952）位列前 30%，在行业应用分类中处于中上游。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-10-07。开源免费资源列表。
它主要面向的使用场景是：研究生开题前调研分子生成领域技术路线。同类可对比的替代方案包括 awesome-molecular-generation、awesome-drug-discovery。
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