arXiv 机器学习· Jinmo Lee, Dooho Lee, Minho Jeong, Jaemin Yoo·· 6 小时前AI 评分35
基于表格基础模型的结构偏移下分子性质预测
Molecular Property Prediction under Structural Shift with Tabular Foundation Models
AI 导读
研究提出 MolPAIR 框架，无需特定任务微调，通过结合分子级与分子对上下文在结构偏移下进行分子性质预测。该框架先通过全局表格基础模型（TFM）给出初始预测，再利用第二个冻结的 TFM 预测误差差异来细化结果。在 58 个 MoleculeACE 和 Polaris 任务中，TabPFN-3 结合 CheMeleon 表征表现优于基线，MolPAIR 进一步在 46 个任务上实现了性能提升。
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