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语言模型动态学习化学反应表示以进行优化
研究人员开发了一种新颖的方法，通过使用微调的语言模型从文本中动态学习表示来优化化学反应。该方法与高斯过程和贝叶斯优化相结合，可将表示适应于特定的反应系统，其性能优于传统的独热编码和分子描述符等方法。该技术成功应用于钯催化氰化反应和不对称氢化反应的优化，在预期实验中实现了高产率和高对映选择性。
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Intel 详解未来芯片技术：CFET、GaN 集成和新型互连
Intel 披露了其芯片制造技术的进步，包括比前代产品具有更高性能和能效的 Intel 18A-P 工艺节点。该公司还详细介绍了互补场效应晶体管 (CFET)、用于电源管理的氮化镓 (GaN) 和硅集成以及减成钌互连等未来创新的进展。这些发展旨在突破半导体设计中逻辑扩展和能源效率的界限。