RetroChimera 提升大規模小分子合成預測
微軟研究團隊釋出 RetroChimera,一種用於大規模小分子合成預測的框架,並在 Nature 論文中展示其效能。RetroChimera 結合 R‑SMILES 2 與 NeuralLoc 兩種模型,通過學習式重排序實現更準確的合成路線預測。其開源實現已在 GitHub 上釋出,旨在加速藥物與材料研發。
推薦理由:RetroChimera 通過融合兩種模型提升化學合成預測,公開原始碼可加速藥物與材料研發。
微軟研究團隊釋出 RetroChimera,一種用於大規模小分子合成預測的框架,並在 Nature 論文中展示其效能。RetroChimera 結合 R‑SMILES 2 與 NeuralLoc 兩種模型,通過學習式重排序實現更準確的合成路線預測。其開源實現已在 GitHub 上釋出,旨在加速藥物與材料研發。
推薦理由:RetroChimera 通過融合兩種模型提升化學合成預測,公開原始碼可加速藥物與材料研發。
Microsoft Research 釋出了 GigaPath-Flash 與 GigaTIME-Flash 兩款高效病理基礎模型。GigaPath-Flash 採用 22M 引數 ViT‑S tile encoder 與 21M 引數 LongNet slide encoder,推理成本比原版低 50 倍,效能僅落後 3%。
微軟研究院釋出深度學習密度泛函理論模型 Skala 1.1,在 GMTKN55 基準測試中表現優異,並宣佈已在 CP2K 中可用,同時正逐步整合至 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP 等主流計算化學軟體中。該版本使用比前代多 2.5 倍的資料訓練,在保持半局域泛函效率的同時提升了準確性,並推出了動態效能報告來追蹤跨硬體的計算效率。
Microsoft Research 推出了研究模型 CARE-X,這是一款旨在兼顧自由文本推理與確定性輸出的統一胸部 X 光 VLM。該模型結合了生成式與判別式能力,並通過強化學習(DAPO)在多工設定中最佳化臨床準確性。研究還線上路實驗中搭配了 Qwen3-VL-4B-Instruct 與確定性測量工具以評估效能。