MECo分子编辑论文更新至第二版
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MECo分子编辑论文更新至第二版
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AI 综述
Wenyu Zhu等作者提交了《Coder as Editor: Code-driven Interpretable Molecular Editing》第二版，提出用代码驱动的框架MECo，将大语言模型生成的分子编辑意图转成可执行代码，再据此修改分子结构。作者报告称，MECo在留出的真实编辑任务上准确率超过98%；在下游理化性质和靶点活性基准上，预测一致性提升38至86个百分点，达到90%以上，且成功率高于基于SMILES的基线，同时保持结构相似性。
AI 根据报道生成 · 39 分钟前更新
最新进展10月28日 12:00
MECo：代码驱动的可解释分子编辑框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · Machine LearningMECo：代码驱动的可解释分子编辑框架
研究团队提出 MECo，将大语言模型生成的分子编辑意图转化为可执行代码，以衔接意图推理与分子结构修改。在复现留出的真实编辑任务上准确率超过98%；下游理化性质和靶点活性基准的一致性提升38–86个百分点至90%+，成功率高于基于SMILES的基线并保持结构相似性。
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