PapersBuilders09:29Chinese contentCheMLFlow:面向化学信息学与材料信息学的开源工作流平台做科学 ML 的人可以看看这个,它把数据、训练、筛选、报告都串成现成管线,省去自己拼装的麻烦,还自带基准结果。#CheMLFlow#化学信息学#材料信息学#开源平台aarXiv cs.LG@Brendan Smith et al. (6)SourceRead laterReadWorth followingUsefulFollow CheMLFlow
Models11:43Chinese contentCheMatE:联合学习SMILES与自然语言的化学嵌入模型CheMatE让模型同时懂SMILES和化学文献,两阶段训练后在分子性质预测和科学理解任务上都不输基线。#CheMatE#SMILES#ModernBERT#分子表示aarXiv cs.LG@David Ming Segura et al. (5)SourceRead laterReadWorth followingUsefulFollow CheMatE
PapersSelected12:34Chinese contentMolGram:为分子语言模型注入局部n-gram记忆,提升化学任务性能做分子生成或逆合成预测的团队,MolGram用更少参数就能超越3倍大模型,值得在自家任务上试试。#分子语言模型#n-gram记忆#SMILES#化学信息学aarXiv cs.AI@Xinni Zhang et al. (5)SourceRead laterReadWorth followingUsefulFollow 分子语言模型