微软开源逆合成模型 RetroChimera,成果登上 Nature
微软研究院在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera,并开源其实现与权重。该模型用学习式重排序整合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc 的预测。
微软研究院在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera,并开源其实现与权重。该模型用学习式重排序整合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc 的预测。
Google Research 发布 MilleMiglia,一个用 C++ 编写的实例生成器,用于为中段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。
Import AI 470 期关注三项研究:METR 分析显示 AI 对网络安全漏洞发现加速明显,对数学研究贡献有限,对 AI 研究本身尚无显著加速。SPADE 框架让 LLM 通过自博弈交替生成可执行训练环境并求解,在 Qwen3-30B-A3B 上使游戏环境套件平均分达 58.3,较基线提升 8.1。此外还介绍了用 Hawkeye 构建更优 GPU kernel 的工作。
Hugging Face 发布论文《Efficient Knowledge Distillation for LLMs: Offline Top-K Logits and a Fused Chunked KL Loss》,通过缓存教师模型 top-100 logits 并融合分块计算 KL 损失,将蒸馏峰值显存从约 250GB 降至约 128GB。
Hugging Face 发布 Real World VoiceEQ 基准,用于评估语音 AI 的人类交互质量,覆盖 40 多个专有与开源语音模型、15+ 评估维度和 60+ 指标,涵盖 ASR、TTS、S2S 与语音理解。
Hugging Face 发布 ScarfBench(Self-Contained Application Refactoring Benchmark),用于评估 AI 智能体在 Spring、Jakarta EE、Quarkus 之间的跨框架迁移能力,包含 34 个应用、102 个框架实现、204 个迁移任务和 1331 个专家测试。
Hugging Face 发布 Ecom-RLVE,将 RLVE 框架从单轮推理题扩展到多轮、工具增强的电商对话,其 EcomRLVE-GYM 提供商品发现、替代品、购物车搭建、退货、订单追踪、政策问答、套装规划、多意图旅程 8 个可验证环境,每个环境含程序化出题、12 轴难度课程与算法可验证奖励。