LLM-to-Flow Distillation：用自然语言目标引导科学生成器

LLM-to-Flow Distillation（LFD）方法用冻结的大语言模型作为自适应教师，通过 DPO 蒸馏偏好信号，将科学生成器对齐到自然语言描述的高层发现目标，无需显式代理奖励。在治疗性肽和 small-molecule 结构设计任务上，LFD 能引导生成器从初始概率极低的分布外区域逐步适配到目标分布，实现对生成过程的新型控制。