微软开源逆合成模型 RetroChimera,成果登上 Nature
微软在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera,并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与基于 GNN 的 NeuralLoc,通过学习式集成对两者预测重排序,在盲测中化学家更偏好其单步反应预测。
微软在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera,并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与基于 GNN 的 NeuralLoc,通过学习式集成对两者预测重排序,在盲测中化学家更偏好其单步反应预测。
Google Research 发布 MilleMiglia,一个用 C++ 编写的实例生成器,用于为中程物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据,源码与文档已在 GitHub 公开。
METR 研究显示 AI 对科学发现的影响并不均衡:2026 年网络安全漏洞报告速度较 2025 年大幅加快,数学领域仅小幅加速,而 AI 研究本身的算法进展尚无显著加速。多校团队提出 SPADE 框架,让 LLM 交替生成可执行训练环境并求解,在 Qwen3-30B-A3B 上游戏环境套件均分达 58.3,较基线提升 8.1。
Hugging Face 发布 ScarfBench(Self-Contained Application Refactoring Benchmark),用于评估 AI 智能体在 Spring、Jakarta EE、Quarkus 之间跨框架迁移企业级 Java 应用的能力。
Hugging Face 提出 DiScoFormer(Density and Score Transformer),给定一组数据点即可在单次前向传播中同时估计分布的密度与 score,无需针对新分布重新训练。
Import AI 457 聚焦三项研究:SentinelOne 拆解出约 20 多年前的病毒 fast16.sys,它通过篡改 LS-DYNA 970、PKPM、MOHID 等高精度计算软件的内存结果来破坏工程与物理仿真。
Google Research 提出 MoGen(Neuronal Morphology Generation),用 PointInfinity 点云流匹配模型生成合成神经元形态,为 PATHFINDER 重建模型补充训练数据,在保留的小鼠轴突上把重建错误率降低 4.4%,主要来自合并错误的减少。