Microsoft Research 开源 RetroChimera 提升小分子逆合成预测
Microsoft Research 在 Nature 发表并开源 RetroChimera,该模型通过集成 R-SMILES 2 和 NeuralLoc 两个互补子模型及学习重排序策略,显著提升了小分子逆合成预测质量。盲测显示博士级化学家更偏好其生成的反应步骤,且在十个高难度目标中成功规划出九个完整合成路线,优于现有基线模型。
Microsoft Research 在 Nature 发表并开源 RetroChimera,该模型通过集成 R-SMILES 2 和 NeuralLoc 两个互补子模型及学习重排序策略,显著提升了小分子逆合成预测质量。盲测显示博士级化学家更偏好其生成的反应步骤,且在十个高难度目标中成功规划出九个完整合成路线,优于现有基线模型。
Google Research 推出 MilleMiglia,这是一个用 C++ 编写的开源实例生成器,旨在为中间里程物流问题创建逼真的基准数据。该工具通过模拟复杂的同步约束和隐私保护数据,解决了因缺乏高质量公开数据而阻碍学术研究的问题。源代码及文档已在 GitHub 上开放获取。
一如既往,我们开源所有内容,采用 MIT 许可证:https://capgym.github.io 代码:https://github.com/capgym/cap-x 论文:https://arxiv.org/abs/2603.22435 CaP-X 由 NVIDIA、伯克利、斯坦福和卡内基梅隆大学联合推出。我要感谢传奇人物 @Ken_Goldberg 共同指导这项工作,以及团队