Исследователи представили SciReasoner, мультимодальную научную базовую модель, предназначенную для выполнения нативного структурного рассуждения над белками, малыми молекулами и неорганическими кристаллами. Модель дискретизирует координаты, топологии и периодические связи в единый словарь, учитывающий структуру, обрабатывая структурные токены как адресуемые единицы доказательств в процессе рассуждения.
- В предсказании Gene Ontology с контролем гомологии SciReasoner увеличивает F_max с 0.42 до 0.55 для аннотации клеточных компонентов белков с низкой гомологией и похожих на сироты.
- Для химии он повышает точность одношаговой ретросинтеза с 0.63 до 0.72, генерируя трассировки разрыва на уровне фрагментов и проверки прекурсоров.
- В материаловедении его представления разделяют элементарные и соединенные фазы и разрешают режимы высокой и низкой ширины запрещенной зоны.
- По результатам 86 бенчмарков SciReasoner достигает состояния искусства (state-of-the-art) на 67 задачах.
- Оценка экспертами в двойном слепом режиме показывает, что его трассировки рассуждения предпочтительны или как минимум сопоставимы с таковыми у передовой большой языковой модели в 98% случаев.
Делая структуру проверяемым субстратом для рассуждения в рамках научных ограничений, SciReasoner связывает точное предсказание с интерпретируемым научным выводом.