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ROS1
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新的基准测试ROSTrans对LLM进行ROS1到ROS2代码迁移测试
研究人员开发了ROSTrans，一个旨在评估大型语言模型（LLM）在将代码从机器人操作系统（ROS1）迁移到ROS2方面的性能的新基准测试。该基准测试包含108个任务，这些任务源自70多个开源ROS1存储库，并在接口、行为和系统级别评估正确性。对六个前沿LLM的初步评估显示成功率较低，许多生成的代码样本在运行时失败而非编译时失败。然而，执行引导修复提高了Claude Opus 4.6和GPT-5.5等模型的成功率。
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新的D2ML模型增强了直接生物筛选小分子的能力
研究人员开发了一种名为D2ML的新机器学习方法，用于直接生物筛选小分子。该方法旨在应对D2B数据的独特挑战，例如不确定的浓度，以改进预测并指导发现更有效的化合物。D2ML模型即使在粗略的剂量反应分析中，也能从单点筛选和跨靶点的相对效力进行预测。在实验中，D2ML指导选择了新的化合物，与现有分子相比，这些化合物表现出更高的效力和选择性。