精选理由
做有机合成路线规划的化学家终于有了一个既能给出准确条件推荐、又能展示具体先例的系统——HiRes 让你不再盲目信任黑箱模型，建议点开看看它是如何平衡精度与可解释性的。
HiRes 是一种检索增强的反应条件推荐系统，它结合了图编码器、变换感知交叉注意力、多流反应融合和 k-NN 检索层，在 USPTO-Condition 数据集上取得了催化剂、溶剂和试剂 top-1 准确率分别为 0.929、0.534 和 0.530 的最优结果。该系统不仅提供高精度预测，还能返回可检视的化学先例，帮助化学家理解推荐依据。与纯参数化方法相比，HiRes 在溶剂和试剂选择上通过配对自助法分析显示出统计显著的增益。HiRes 弥合了预测准确性与化学可解释性之间的差距，为实际合成规划提供了既准确又透明的推荐。
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HiRes 是一种检索增强的反应条件推荐系统，它结合了图编码器、变换感知交叉注意力、多流反应融合和 k-NN 检索层，在 USPTO-Condition 数据集上取得了催化剂、溶剂和试剂 top-1 准确率分别为 0.929、0.534 和 0.530 的最优结果。该系统不仅提供高精度预测，还能返回可检视的化学先例，帮助化学家理解推荐依据。与纯参数化方法相比，HiRes 在溶剂和试剂选择上通过配对自助法分析显示出统计显著的增益。HiRes 弥合了预测准确性与化学可解释性之间的差距，为实际合成规划提供了既准确又透明的推荐。
Reaction condition recommendation sits immediately after retrosynthetic disconnection selection, and in practice, chemists require both accurate predictions and the precedents that justify them. We present HiRes (Hierarc…