RetroChimera 如何大规模改进小分子合成预测
Microsoft Research 的 RetroChimera 通过集成互补模型改进小分子逆合成预测，盲测中其单步反应预测更受专家化学家青睐。模型结合 R-SMILES 2 与 NeuralLoc，在 10 个高难度目标中有 9 个的完整合成路线获专家认可。相关研究已发表于 Nature，实现代码与权重已开源。
#Microsoft
#Microsoft
今日 0 条Microsoft ResearchAI 评分4848
Microsoft ResearchAI 评分4949 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：以高效病理基础模型迈向人群规模研究
GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash 通过知识蒸馏降低病理分析计算需求，支持更大患者队列的研究。GigaPath-Flash 在切片分类基准上与原模型得分差距不超过 3%，计算量约为其五十分之一。两款模型均以 Apache 2.0 许可开放，仅供研究，未经临床用途验证。
Microsoft ResearchAI 评分4646 扩大 Skala 的可用范围，加速迈向预测性 DFT
Microsoft Research 扩大 Skala 的软件支持范围，现已在 CP2K 中可用，并正集成至 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP。Skala-1.1 在 GMTKN55 上的加权平均误差为 2.8 kcal/mol。团队还推出持续更新的基准，追踪后续版本的计算性能。
Microsoft ResearchAI 评分5555 Microsoft Research 介绍胸部 X 光研究模型 CARE-X，结合辅助监督与奖励对齐学习
Microsoft Research 介绍胸部 X 光研究模型 CARE-X，结合报告生成、分类与定位辅助头及 DAPO 强化学习，在 ReXVQA 上达到 94% 总体准确率。