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ChEBI-20
ChEBI-20
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新AI方法可从文本提示中恢复有效分子
研究人员推出AMREC，这是一种通过大型语言模型进行文本引导生成来恢复有效分子结构的新方法。与以往仅关注修复无效化学式或保留结构线索的方法不同，AMREC旨在在确保化学有效性的同时，保持描述所隐含的分子身份。该方法采用分子感知不匹配跟踪，探索多个候选解决方案，并选择最佳轨迹以在各种指标上实现卓越的恢复效果。
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BiMol-Diff框架通过感知token的扩散统一分子生成和描述
研究人员推出BiMol-Diff，一个新颖的扩散框架，旨在连接分子结构和自然语言以实现可控设计。该方法利用了感知token的噪声调度，根据token恢复难度调整损坏级别，以更好地保留关键子结构。BiMol-Diff在分子重建方面表现出改进，在基准数据集上实现了15.4%的精确匹配相对提升，并在分子描述任务中也展现出强劲性能。