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进一步分析发现,据介绍,MetaNovas自研了分子语言生成大模型,作为底层生成引擎,能够跨模态表证多肽、聚合物、小分子等,“覆盖超过10^60的化学空间,分子生成有效率超95%”。同时,针对材料落地必须考量的理化性质(如热稳定性、气味、紫外吸光度等),其开发了性能预测模型,为分子筛选提供依据。
从实际案例来看,这种“踩线”的无力感,令人憋闷,也值得理解。
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