Microsoft 用 RetroChimera 提升小分子逆合成预测的规模化能力
Microsoft Research 的逆合成模型 RetroChimera 发表于 Nature,结合 Transformer 架构的 R-SMILES 2 与基于 GNN 的 NeuralLoc 两个子模型,用 learning-to-rank 集成策略生成合成路线。
Microsoft Research 的逆合成模型 RetroChimera 发表于 Nature,结合 Transformer 架构的 R-SMILES 2 与基于 GNN 的 NeuralLoc 两个子模型,用 learning-to-rank 集成策略生成合成路线。
Microsoft Research 联合华盛顿大学和 Providence 发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash,以 Apache 2.0 许可在 HuggingFace 开放权重。
Microsoft Research 发布 Skala 1.1,训练数据较上一版增加 2.5 倍,在 GMTKN55 基准的 55 个类别中 32 项排名第一,加权平均误差 2.8 kcal/mol,并以 meta-GGA 的计算成本超越最昂贵的 global hybrid 泛函。
Microsoft Research 发布研究模型 CARE-X,一个统一的胸部 X 光 VLM,支持报告生成、疾病分类、器械识别、定位等多任务,并结合生成式与判别式双路推理及辅助监督。
微软团队(Tianzhu Ye、Li Dong、Yutao Sun、Furu Wei)发布 DIFF Transformer V2,在 DIFF V1 基础上让相减的两个 head 共享同一 GQA 组的 key 和 value,不再增加 KV head,解码速度与标准 Transformer 相当,也无需自定义 attention kernel。