AceFF机器学习势函数模型及权重开源
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AceFF机器学习势函数模型及权重开源
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AI 综述
研究者 Stephen E. Farr 等人推出名为 AceFF 的预训练机器学习原子间势模型，专门针对小分子药物发现场景进行优化。该模型基于改进的 TensorNet2 架构，在药物样化合物数据集上完成训练，旨在平衡高通量推理速度与 DFT 级别的精度。 团队提供了 AceFF-2 和 AceFF-2-OMOL 两个版本模型。这些模型支持氢、硼、碳等元素，并明确经过训练以处理带电状态。目前，AceFF 模型的权重文件及推理代码已向公众开放。
AI 根据报道生成 · 4 小时前更新
最新进展10月19日 12:00
AceFF：面向小分子药物发现的最先进机器学习势报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- arXiv · MLAceFF：面向小分子药物发现的最先进机器学习势
研究者推出 AceFF，一款针对小分子药物发现优化的预训练机器学习原子间势（MLIP）。 该模型基于 TensorNet2 架构改进，在药物样化合物数据集上训练，平衡高通量推理速度与 DFT 级精度。 提供 AceFF-2 和 AceFF-2-OMOL 两个模型，支持 H、B、C 等元素及带电状态，权重和推理代码已公开。
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