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一本 326 页的资源，宣传图书《Graph Neural Networks for Molecular Discovery with Python》，涵盖分子图表示、几何深度学习、性质预测、分子生成，以及药物和化学发现领域中的实际 Python 实现，并附有免费 PDF 链接。
Claude代理发现了一种新的分子机制，在发现过程中通过感叹词和提示展现了人类般的沟通方式。
研究人员提出了一种用于图生成的轻量级自回归框架，该框架使用结构引导的拓扑排序实现了接近对数线性的复杂度，解决了现有扩散和自回归方法在可扩展性和新颖性方面的局限性。该方法同时支持LSTM和Mamba风格的主干网络，在分子和非分子基准测试中展示了改进的新颖性，同时保持了有效性和独特性。