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打破GNN与语言模型间壁垒，图辅助多模态预训练框架用于催化剂筛选，登Nature子刊

编辑 | KX吸附能是一种反应性描述符，必须准确预测，才能有效地将机器学习应用于催化剂筛选。该过程涉及在催化表面上的不同吸附构型中找到最低能量。尽管图神经网络在计算催化剂系统的能量方面表现出色，但它们严重依赖原子空间坐标。

AlphaFold3级性能、开源、可商用，MIT团队推出生物分子预测模型Boltz-1

图示：来自测试集的靶标上的 Boltz-1 的示例预测。（来源：论文）编辑 | 萝卜皮2024 年 11 月 18 日，麻省理工学院（MIT）的研究人员宣布推出 Boltz-1，这是一个开源模型，旨在准确模拟复杂的生物分子相互作用。 Boltz-1 是第一个完全商业化的开源模型，在预测生物分子复合物的 3D 结构方面达到 AlphaFold3 级精度。

谷歌、MIT等开发多智能体医疗决策框架MDAgents，医学LLM新用法

编辑 | 白菜叶基础模型正在成为医学领域的宝贵工具。然而，尽管它们前景广阔，但在复杂的医学任务中如何最好地利用大型语言模型 (LLM) 仍是一个悬而未决的问题。麻省理工学院、谷歌研究院和首尔国立大学医院的研究人员提出了一种新颖的多智能体框架，称为医疗决策智能体 (MDAgents)，它通过自动为 LLM 团队分配协作结构来帮助解决这一差距。

创新能力超越AI Scientist，上海AI Lab「AI 科研团队」VirSci来了

编辑 | ScienceAI由上海人工智能实验室提出的 VirSci（Virtual Scientists）系统是一个基于大语言模型（LLM）的多智能体协作平台，专注于模拟科学家团队的合作过程，从而加速科研创新。不同于以往的单智能体系统，VirSci 通过使用真实科学家的数据来模拟科学团队的多人协作，不仅可以通过团队成员的合作讨论来生成更具创新性和影响力的科研想法，还展现出作为「科学学」（Scienceof Science）研究工具的巨大潜力。该研究以「Two Heads Are Better Than One: A Multi-Agent System Has the Potential to Improve Scientific Idea Generation」为题，于 2024 年 10 月 12 日发布在 arXiv 预印平台。

AI 驱动化学空间探索，大语言模型精准导航，直达目标分子

作者 | 「深度原理」陆婕妤编辑 | ScienceAI现代科学研究中，化学空间的探索是化学发现和材料科学的核心挑战之一。过渡金属配合物（TMCs）的设计中，由金属和配体组成的庞大化学空间为多目标优化的搜索带来了难度。为了解决这一问题，来自「深度原理」 (Deep Principle) 和康奈尔大学的研究者们开发了一种名为 LLM-EO（Large Language Model for Evolutionary Optimization）的新型工作流程算法，释放大型语言模型（LLM）的生成和预测潜能，显著提高了化学空间探索的效率。

新「AI科学家」？MIT整合多智能体，实现材料科学研究自动化

编辑 | 萝卜皮人工智能（AI）的一个关键挑战是：如何创建能够通过「探索新领域」、「识别复杂模式」和「揭示海量科学数据中隐藏的联系」来自主推进科学理解的系统。在最近的工作中，麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）原子与分子力学实验室（LAMM）的研究人员提出了 SciAgents，一种可以整合利用三个核心概念的方法：（1）使用大规模本体知识图谱来组织和互连不同的科学概念；（2）一套大型语言模型（LLM）和数据检索工具；（3）具有现场学习能力的多智能体（agent）

Nature子刊，上智院、复旦、中国气象局研发次季节AI大模型「伏羲」，突破「可预报性沙漠」

编辑 | ScienceAI作者 | 伏羲团队国务院印发的《气象高质量发展纲要（2022—2035 年）》明确提出要「提前一个月预报重大天气过程」，而这离不开 15 天以上的次季节气候预测技术。次季节气候预测关注的是未来 15~60 天的气候异常，可以为农业、水利、能源等领域的生产安排提供重要支撑。相比时效在两周以内的中短期天气预报，次季节气候预测的不确定性更大。它不仅需要考虑初值问题，还要考虑边界强迫的影响，预测来源更为复杂，预测技巧也较少。因此，次季节气候预测一直被称为「可预报性沙漠」，由于其复杂性，甚至连 A