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Felix Strieth-Kalthoff
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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。
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新的BOBa框架优化海量化学空间中的候选选择
研究人员开发了BOBa，一个新颖的、由多臂老虎机引导的代理优化框架，旨在解决从海量离散空间（如药物发现）中识别高价值候选者的计算挑战。该框架通过在不同动作空间分区之间自适应地分配计算资源，消除了对全库代理推断的需求。通过将这些分区视为多臂老虎机中的臂，BOBa将推断和评估集中在最有希望的分区上，同时确保原则性的探索，从而在筛选性能和计算成本之间提供可调的权衡。