本文介绍了多种基于深度学习和生成模型的分子对接方法，如Re-Dock、DiffDock和DeltaDock等。这些方法通过引入灵活性和几何映射，显著提高了对接的准确性和效率，尤其在药物发现中展现出巨大潜力。研究表明，利用多样化的生成数据和深度学习技术，可以有效改善配体结合模式的预测，推动药物开发进程。