RetroChimera 规模化改进小分子合成预测
RetroChimera用学习排序融合R-SMILES 2与NeuralLoc的互补预测,改进小分子逆合成预测。10个高难度目标中,其完整路线被接受9条,de novo、editing与NeuralSym分别为5、4、2条。模型发表于Nature并开源实现与权重,能召回稀有反应,也能在专有数据集上零样本迁移和微调。
RetroChimera用学习排序融合R-SMILES 2与NeuralLoc的互补预测,改进小分子逆合成预测。10个高难度目标中,其完整路线被接受9条,de novo、editing与NeuralSym分别为5、4、2条。模型发表于Nature并开源实现与权重,能召回稀有反应,也能在专有数据集上零样本迁移和微调。
Google Research 提出 Mobility-Embedded POIs(ME-POIs)框架,把匿名聚合的移动性模式与 Gemini 的文本嵌入对齐,为地点生成兼顾身份与动态功能的嵌入向量。在公开基准上,该方法在访问意图预测上最高取得 81.9% 的相对提升,价格水平分类提升 75.1%,忙碌度估计准确率提升 24.7%。
Import AI 469 期报道 DiG-bench 基准,该基准包含 70 个游戏测试 AI 系统探索隐藏规则的能力。Opus 5 和 Fable 5 是最佳模型,仅在 tier 7 取得 0.2 成功率,而人类可达 100%。
微软研究院的新基准 MindTopo 发现,专有与开放权重多模态模型在静态拓扑推理上明显强于交互规划,且都远低于人类。它按连续性、分离、顺序、包围和绳结五类,测试静态场景问答,以及模拟环境中须维持或改变关系的动作规划。规划失败常在理解场景之后出现,模型失去对结构关系的追踪,或提出违反环境约束的动作。
Google Research 推出 PaperVizAgent 与 ScholarPeer 两款学术智能体,分别用于生成论文配图和自动同行评审。