分子空间：通过知识融合在统一的多模空间中享受自由午餐
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了 Molecule-Space 的概念，将多模态表示空间视为 “分子”，通过 “分子空间反应” 集成额外专家空间的知识，从而增强预训练的统一空间，并通过复杂的顺序和并行反应来有效地整合多个空间。
研究人员提出了MolBind框架，利用多模态学习将分子和自然语言描述整合到药物发现中。他们通过对比学习训练多模态编码器，实现了多模态语义对齐。MolBind-M4是一个高质量的数据集，包含图-语言、构象-语言、图-构象和构象-蛋白质配对数据，用于MolBind的有效预训练。MolBind展示了优越的零样本学习性能，能够捕捉多种模态的潜在语义。
