提出新算法，成功解决RNA设计难题Eterna。

Eterna is Solved

• 采用多目标强化学习策略优化序列设计
• 在Eterna基准上实现100%成功率
• 适合合成生物学与纳米技术研究者

RNA设计旨在寻找能折叠成特定二级结构的核苷酸序列，对合成生物学、医学和纳米技术具有重要意义。本文提出蒙帕纳斯（Montparnasse）算法，一种多目标广义嵌套回溯策略自适应方法（MOGNRPALR），通过有限重复机制提升搜索效率。该算法在著名的Eterna公开挑战赛中实现全解，成功率达到100%，显著优于现有方法。结果表明，该框架具备强大泛化能力，可有效应对复杂结构约束下的序列设计问题。

原文摘要 · Abstract (English)

RNA design consists of discovering a nucleotide sequence that folds into a target secondary structure. It is useful for synthetic biology, medicine, and nanotechnology. We propose Montparnasse, a Multi Objective Generalized Nested Rollout Policy Adaptation with Limited Repetition (MOGNRPALR) RNA design algorithm. It solves the Eterna benchmark.

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