DiffGCMS：扩散模型结合LLM推断GC-MS分子结构
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DiffGCMS：扩散模型结合LLM推断GC-MS分子结构
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AI 综述
Changlin Liu 等作者发布 DiffGCMS，一个基于谱图条件的离散图扩散模型，可从 GC-EI-MS 数据直接推断分子结构，并进一步与大型语言模型的两阶段推理结合。 在 NIST 20 的 13,696 条谱图测试集上，该生成模型的 Acc@1 为 6.01%，Acc@10 为 15.76%。
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最新进展10月5日 12:00
DiffGCMS：用扩散模型与 LLM 重排序实现 GC-MS 可解释分子结构推断报道时间线
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10月5日
- arXiv：cs.LGDiffGCMS：用扩散模型与 LLM 重排序实现 GC-MS 可解释分子结构推断
DiffGCMS 是一个基于谱图条件的离散图扩散模型，可从 GC-EI-MS 数据直接推断分子结构，并联合 LLM 进行第二阶段推理。在 NIST 20 的 13,696 条谱图测试集上，生成模型 Acc@1 和 Acc@10 分别为 6.01% 和 15.76%。
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