本研究提出GDiffRetro方法，解决了逆合成预测中的反应中心识别和反应物生成问题。通过结合原始图和双图，GDiffRetro能够更有效地捕捉分子信息，并利用条件扩散模型生成反应物。实验结果表明，该方法在评估指标上优于现有模型，具有重要的应用潜力。

本文介绍了多种基于生成模型的化学反应逆合成预测方法，如G2Gs和SemiRetro，旨在提高小分子发现的效率和可合成性。这些方法利用图神经网络和强化学习等技术，在药物发现中显著提高了合成成功率和样本效率。

本研究提出了一种基于对比学习的GOOD-D框架，用于无监督检测OOD图像，实验结果表明其性能优于现有技术。此外，研究还在基因组序列细菌识别、图神经网络的OOD鉴别器和逆合成预测模型等领域取得了显著进展。