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Yang Qiao
Yang Qiao
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MolWorld框架为药物发现实现可操作的分子优化
研究人员开发了MolWorld，一个用于药物发现中可操作分子优化的新颖框架。该系统将分子优化建模为分子转移图的迭代扩展，其中边代表匹配分子对（MMP）关系。MolWorld使用潜在分子世界模型来预测局部结构扩展，并提出在已知化合物中保持结构连通性的候选分子，从而促进了顺序和可解释的分子设计。
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新的RCML框架通过关系条件增强多模态学习
研究人员推出了一种名为关系条件多模态学习（RCML）的新型框架，旨在增强多模态表示学习。与生成单一、与上下文无关的嵌入的CLIP等现有对比模型不同，RCML学习的表示会根据语义关系的自然语言描述动态调整。这种方法允许同一数据样本根据特定的关系上下文以不同的方式表示，这对于许多现实世界中相关性本质上依赖于关系的应用程序至关重要。实验表明，在零样本、微调和域外场景等各种设置下，RCML在检索和分类任务中的表现始终优于强大的基线模型。