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(以上内容摘自https://zenodo.org/records/20526590报告)编辑丨coisini 生命科学的进步依赖于跨尺度、跨模态的数据与证据整合:分子、基因、通路乃至整个生命系统。
两者在对抗中共同进化,出题人越出越精,答题人越答越好。
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研究论文:Breaking the Training Barrier of Billion-Parameter Universal Machine Learning Interatomic Potentials 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2604.15821v1 兼顾物理先验与扩展性的模型架构 MatRIS-MoE 建立在 MatRIS 的不变架构之上,将原子体系表示为图结构,模型对原子、成对距离和三体角度进行嵌入外,还加入任务嵌入、charge/spin 嵌入和全局特征嵌入,将不同数据集、DFT 泛函和体系类型对齐到统一表示空间中。
与只评估单一性能或孤立生物学领域的现有基准不同,LifeSciBench 从六个核心工作流出发,采用端到端视角来审视有科学价值的工作。
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