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本文介绍了一种三阶段训练流水线，通过程序化预训练提升分子属性预测性能，在数据稀缺情况下通过从抽象生成数据中学习归纳偏置，表现出更优性能。
GraphNOSE是一个开源图Transformer框架，能够从分子结构预测多标签嗅觉描述符，以更少的参数实现优于现有方法的性能，并提升对分布外化合物的泛化能力。