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English(EN) Domain-Adapted Molecular Language Models for Efficient Search of Make-on-Demand Libraries

领域自适应分子语言模型提升发现性能

一篇新研究论文探讨了预训练分子语言模型在分子发现任务中的有效性。研究发现,虽然这些模型在不同虚拟库中的性能差异显著,但明确的领域自适应可以显著提高它们的表示质量和样本效率。通过在目标虚拟库结构上微调编码器,模型在虚拟筛选和自驾实验室方面表现出增强的效用,确立了领域自适应表示作为自适应决策的有前途的策略。 AI

影响 分子语言模型的领域自适应可以提高药物发现和材料科学的效率。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍机器学习在分子发现中应用的最新研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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领域自适应分子语言模型提升发现性能

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Henrik Wille, Luis-Finley Sch\"utz, Felix Strieth-Kalthoff ·

    面向按需制造文库的高效搜索的领域自适应分子语言模型

    arXiv:2608.17567v1 Announce Type: cross Abstract: Pretrained molecular language models are increasingly used as molecular encoders for learning structure-property relationships. However, their practical suitability for molecular discovery within and beyond their pretraining domai…