#深度学习框架# 【科学家提出大模型分子交互学习框架，能高效建模分子图信息，已在400多万分子对中得到验证】
设想一下：对于“某个#新型药物# 分子注入到小白鼠体内，会产生怎样的交互”这一问题，假如不需要复杂的临床实验设计，也不需要繁琐的重复实验验证。
仅仅将药物和环境中包含的多个分子告诉类似于 ChatGPT 的聊天机器人，它就可以快速、准确地将该药物会带来的影响一五一十地告诉科学家，那么必将极大降低科研人员的时间成本、以及相关厂商的资源成本，为更快、更精确地发现药物提供助力。
前不久，#中国科学技术大学# 博士生方俊峰和所在团队开发的首个统一的多模态大语言模型分子交互学习框架——MolTC（Molecular inTeraction Modeling enhanced byChain-of-thought theory），为解决上述问题带来了新的曙光。
目前，在多个数据集的 4000000 多个分子之中，MolTC 框架的可靠性已经得到验证。“诚然这一问题目前看上去依旧是是天方夜谭、遥遥无期。但是，我们的工作在这千里之行中只是往前迈进了一小步。”方俊峰说。
研究中，方俊峰等人重点研究了分子关系学习、药物对交互、溶液-溶剂交互（Solution-solvent Interaction，SSI）等要素，理解和建模了分子对的交互作用，通过此设计了这款统一的多模态大语言模型分子交互学习框架——MolTC。
通过利用图编码器（Encoder）和映射器（Projector），MolTC 可以高效地建模分子图信息。
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科学家提出大模型分子交互学习框架，能高效建模分子图信息，已在400多万分子对中得到验证
设想一下：对于“某个#新型药物# 分子注入到小白鼠体内，会产生怎样的交互”这一问题，假如不需要复杂的临床实验设计，也不需要繁琐的重复实验验证。
仅仅将药物和环境中包含的多个分子告诉类似于 ChatGPT 的聊天机器人，它就可以快速、准确地将该药物会带来的影响一五一十地告诉科学家，那么必将极大降低科研人员的时间成本、以及相关厂商的资源成本，为更快、更精确地发现药物提供助力。
前不久，#中国科学技术大学# 博士生方俊峰和所在团队开发的首个统一的多模态大语言模型分子交互学习框架——MolTC（Molecular inTeraction Modeling enhanced byChain-of-thought theory），为解决上述问题带来了新的曙光。
目前，在多个数据集的 4000000 多个分子之中，MolTC 框架的可靠性已经得到验证。“诚然这一问题目前看上去依旧是是天方夜谭、遥遥无期。但是，我们的工作在这千里之行中只是往前迈进了一小步。”方俊峰说。
研究中，方俊峰等人重点研究了分子关系学习、药物对交互、溶液-溶剂交互（Solution-solvent Interaction，SSI）等要素，理解和建模了分子对的交互作用，通过此设计了这款统一的多模态大语言模型分子交互学习框架——MolTC。
通过利用图编码器（Encoder）和映射器（Projector），MolTC 可以高效地建模分子图信息。
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科学家提出大模型分子交互学习框架，能高效建模分子图信息，已在400多万分子对中得到验证
