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。此外,他们构建了高质量的数据集MolBind-M4,包含多种模态的配对数据。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。
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