微软开源逆合成模型 RetroChimera,成果登上 Nature
微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera,并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 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。
微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera,并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 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。
Hugging Face 发布 tokenizers v1 候选版本,在 Apple M4 Max 单线程下编码速度比 v0.23 快 3 至 30 倍,八线程扩展效率为线性的 76%,且输出 token ID 与 v0.23 完全一致。
推荐理由:原文给出 v1 与 v0.23 的逐项基准对比和实现改动,可据此判断分词器在训练与推理管线中的实际提速空间。
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。
微软研究院推出 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash,以蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干替代原模型,在 PANDA 前列腺分级和 EBRAINS 脑肿瘤分型基准上以约 50 倍更少算力达到原 GigaPath 3% 以内的性能。
Import AI 470 关注三项研究:METR 分析显示 AI 对网络安全漏洞发现加速最明显,对数学研究贡献较小,对 AI 研究本身尚无显著加速。SPADE 通过自博弈让 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。Hawkeye 则用于构建更好的 GPU kernel。