MARD：用于机制级药物 - 药物相互作用预测的镜像增强推理蒸馏

本文针对机制级药物相互作用（DDI）预测，提出了可复现的标注评估协议及结构化分类体系。作者开发了 MARD-7B 管道，融合三项训练创新：方向标签的单 token KL 散度、结合程序化硬负样本的每损失 PRM 加权 DPO，以及防泄漏的机制感知检索通道。该方法利用自动可验证的过程奖励标签，在 DrugBank 测试中显著优于基线及 GPT-4o。分析表明模型具备反记忆特征，其性能提升源于结构化药理学推理而非频率记忆。