KIN66 基准显示 AIMNet2(2025) 在千原子激酶位点误差约 3 kcal/mol
olexandr · x · 2026-07-24
KIN66 基准显示 AIMNet2(2025) 可迁移到约 1000 原子激酶位点
作者还构建了 KIN66，这是一个包含 约 1000 原子活性位点、并在 3 种 DFT 水平 上评估的激酶基准。
- AIMNet2(2025) 对基准中的 B97-3c 参考结果可做到约 3 kcal/mol RMSE。
- 模型还能迁移到 训练集中没见过的更大系统。
- 这强化了作者的核心主张：一个 MLIP 可能在蛋白-配体尺度上提供接近 DFT 的相互作用能。
所属事件:AIMNet2(Score)实现蛋白配体结合精准无标签打分(3 条相关)→
「研究」频道最新
- 开源决策模型打《红色警戒2》：先卖基地后自瞄自炸，训练后无人能敌 — heathercmiller · 2026-10-27
- DeepMind 论文：LLM 无法自行随机采样，需外部传入随机数 — rohanpaul_ai · 2026-10-27
- 世界模型新玩法：物体赋重量摩擦系数，物理引擎推演机器人动作 — jonstephens85 · 2026-10-27
- 剑桥等机构论文揭露图软提示的 token collapse 病态行为 — Sapienza · 2026-10-27
- Mathathon 2.0 启动：与陶哲轩 SAIR 合作，团队获 150 万美元算力 — _sathvikr · 2026-10-27
- 推友提出「甜课程」真实存在：两类 ML 问题应分而治之 — mike64_t · 2026-10-27