科學智能體持續演化攻藥物性質預測難題
有團隊提出面向藥物研發的科學智能體,融合領域知識與累積實驗證據,理解不同預測任務的目標差異,自主開展持續研究,令任務專用算法不斷演化,回應藥物研發智能化對持續學習的關鍵需求。
研發智能化困境
藥物研發涉及多元生物過程、實驗體系與數據類型,不同任務的預測目標與有效方法差異顯著;從理解端點的生物學意義到設計專用算法,仍然高度依賴領域知識與專家經驗。


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