研究人员开发了一种名为FARM（Functional Group-Aware Representations for Small Molecules）的新基础模型，以改进AI对分子结构的理解。FARM在原子层面整合了官能团注释，创建了增强的SMILES字符串和分子图，能够同时捕捉化学知识和结构连接性。这种方法使基于Transformer的模型能够更好地处理分子数据，并在MoleculeNet基准测试的13项任务中的8项上取得了最先进的性能。 AI
影响 增强了分子表示学习，支持药物发现和材料科学中的迁移学习。
排序理由 这是一篇介绍新模型和基准测试结果的研究论文。
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