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SciReasoner:基于原生结构推理的多学科属性预测模型

Accurate, Interdisciplinary and Transparent Structure-property Understanding with Deep Native Structural Reasoning

精选理由

这篇论文发布了SciReasoner,一个能同时处理蛋白质、小分子和晶体的推理模型,在67项基准上成绩最好,专家评价也很高。

AI 摘要

SciReasoner是一个多模态科学基础模型,通过统一的结构感知词汇表对蛋白质、小分子和无机晶体进行推理。在Gene Ontology预测中,对低同源性和孤儿样蛋白的Cellular Component注释Fmax从0.42提升至0.55。化学单步逆合成准确率从0.63升至0.72,并能生成片段级断键与前体验证轨迹。在86个基准中,SciReasoner在67个任务上达到SOTA,双盲专家评估认为其推理痕迹在98%案例中优于或可比于前沿大语言模型。

AI 翻译 · 中文

SciReasoner是一个多模态科学基础模型,通过统一的结构感知词汇表对蛋白质、小分子和无机晶体进行推理。在Gene Ontology预测中,对低同源性和孤儿样蛋白的Cellular Component注释Fmax从0.42提升至0.55。化学单步逆合成准确率从0.63升至0.72,并能生成片段级断键与前体验证轨迹。在86个基准中,SciReasoner在67个任务上达到SOTA,双盲专家评估认为其推理痕迹在98%案例中优于或可比于前沿大语言模型。

arXiv cs.LGStructure-property relationships are foundational to biology, chemistry and materials science, where function, reactivity and physical response emerge from spatial, chemical and periodic organization. Mechanistically exp