MIT发布少样本分子性质预测开源模型CheMeleon
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MIT发布少样本分子性质预测开源模型CheMeleon
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AI 综述
MIT研究团队在Journal of Chemical Information and Modeling发表论文，介绍开源基础模型CheMeleon，用于在数据稀缺时预测分子性质。论文由MIT研究生Akshat Shirish Zalte、博士毕业生Jackson Burns、研究员Charlles Abreu、教授William Green与化工公司BASF的三名研究人员共同完成，发表于9月14日刊。 模型已开源，任何人可通过ChemProp下载CheMeleon并针对自己的用途进行微调。
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最新进展11月7日 03:00
如何从 scant 数据预测分子行为报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月7日
- MIT News · AI如何从 scant 数据预测分子行为
MIT 团队开发的开源基础模型 CheMeleon 能在数据稀缺时预测分子性质，相关论文发表于 Journal of Chemical Information and Modeling。
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