RetroChimera 通过集成模型改进小分子逆合成预测
Microsoft Research 在 Nature 发表 RetroChimera 逆合成预测研究，并开源其实现与权重。该模型结合 R-SMILES 2 和 NeuralLoc，通过学习排序整合两者的预测。在专家盲测中，化学家更偏好 RetroChimera 的单步反应预测；多步路线评估中，它在 10 个复杂目标上成功完成 9 个。
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Microsoft ResearchAI 评分5252 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash 探索高效病理基础模型的规模化应用
Microsoft Research 发布开放权重模型 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash，旨在降低病理基础模型用于大规模研究的计算成本。
Microsoft ResearchAI 评分4949 扩大 Skala 的可用范围，为预测性 DFT 提供更快路径
Microsoft Research 发布 Skala-1.1，并扩大 Skala 在计算化学软件中的可用范围。Skala-1.1 使用比首个公开版本多 2.5 倍的数据训练，在 GMTKN55 的 55 个类别中有 32 个排名第一，加权平均误差为 2.8 kcal/mol。