科学与医疗

AI for Science

科学智能、蛋白质、分子、药物、材料、气象、物理和数学 AI。

今日/当前日期收录 3 篇信号源：cs.LG, q-bio, physics, cond-mat, math, stat.ML

2606.19245 2026-06-19 cs.AI cs.LG 新提交专题 85

TxBench-PP: Analyzing AI Agent Performance on Small-Molecule Preclinical Pharmacology

TxBench-PP：分析AI代理在小分子临床前药理学中的表现

Hannah Le, Ramesh Ramasamy, Alex Urrutia, Mahsa Yazdani, Tim Proctor, Kenny Workman

专题命中 AI制药：小分子临床前药理学基准，属于AI制药

AI总结提出TxBench-PP基准，用于评估AI代理从真实实验数据中恢复临床前药理学结论的能力，测试显示最强配置Claude Opus 4.8 / Pi仅通过59.3%的端点尝试。

URL PDF HTML

2606.19624 2026-06-19 cs.LG 新提交专题 80

MassSpecGym in the Wild: Uncovering and Correcting Evaluation Pitfalls in AI-Driven Molecule Discovery

MassSpecGym in the Wild: 揭示并纠正AI驱动分子发现中的评估陷阱

Hongxuan Liu, Roman Bushuiev, Ivy Lightheart, Mrunali Manjrekar, Anton Bushuiev, Magdalena Lederbauer, Filip Jozefov, Yinkai Wang, Soha Hassoun, Josef Sivic, James Taylor, Runzhong Wang, David Healey, Tomáš Pluskal, Connor W. Coley

专题命中 AI制药：审查AI驱动分子发现中的评估陷阱，以MassSpecGym为例。

AI总结本文系统审查了基于串联质谱的分子发现中机器学习模型的评估问题，以MassSpecGym基准为例，发现26篇论文中至少17篇存在数据泄露、捷径学习和实现错误三类问题，并通过实验量化影响，提出改进建议并发布MassSpecGym v1.5。

URL PDF HTML

2606.19496 2026-06-19 cs.LG 新提交专题 80

Calibrating Generative Models to Feature Distributions with MMD Finetuning

使用MMD微调将生成模型校准到特征分布

Nathaniel L. Diamant, Brian L. Trippe

专题命中 AI制药：校准生成模型特征分布以匹配抗生素分子

AI总结提出kCGM方法，通过最小化生成与目标特征分布的最大均值差异（MMD）并加入KL正则化，在不牺牲有效性的前提下校准生成模型的特征分布，适用于多种生成模型。

URL PDF HTML