反应先例检索使逆合成预测突破训练覆盖限制

Jiaxing Sun 等研究者在 arXiv 论文 2610.40249 中证明，推理时检索反应先例、不更新模型参数，即可弥补逆合成预测的训练覆盖缺口。基于 271 万个反应的实验中，对训练未覆盖的转化类型，平均 Top-1 准确率从 13.0% 提升到 58.0%，时间外推测试集上从 4.9% 提升到 23.1%。 研究还称，仅用 2017 年前数据训练的模型经检索扩展后可匹敌或超越用 2025 年前数据训练的非检索模型；不作任务特定微调时，反应先例提升了全部 14 个代表性通用模型在测试集和 USPTO-50K 上的表现，其中最强者超过了全部 8 个代表性专用模型。

AI 根据报道生成 · 45 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。