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lipophilicity
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LLM的分子预测能力在记忆与真实学习之间进行测试
一项新近发表在arXiv上的研究，调查了大型语言模型（LLMs）在分子性质预测方面的上下文学习能力。研究人员探讨了GPT-4.1、GPT-5和Gemini 2.5等模型是真正执行回归分析，还是依赖于记忆的数据。通过在一系列MoleculeNet数据集上进行的盲测实验，该研究未发现逐字检索的证据，并强调了在数据访问逐渐受限时，预训练知识与上下文信息之间的冲突。
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新的SenCos-GEM框架提高了分子属性预测的准确性
研究人员开发了SenCos-GEM，一种新的分子表示学习框架，旨在提高分子属性预测的准确性。该方法利用余弦定理整合了物理引导的几何一致性，以创建鲁棒的3D空间先验，解决了现有方法中易受几何噪声和灾难性遗忘影响的局限性。SenCos-GEM还采用了轻量级SE模块和双调制预测头进行动态特征重新校准，在MoleculeNet等基准测试中取得了最先进的结果，尤其是在构象敏感回归任务上。