本研究提出NeuroSim V1.5，旨在提高传统冯·诺依曼架构的效率。通过与TensorRT集成、新的噪声注入方法及扩展设备支持，显著提升了ACIM加速器的建模准确性，实现了在设计空间中同时探索精度与硬件效率的可能性。

本文介绍了几种基于几何感知的分子表示学习方法，如Galformer和Moleformer等新型Transformer架构，强调了它们在分子性质预测中的优越性能。这些模型通过结合2D和3D信息，显著提升了分子建模的准确性和泛化能力，展示了在不同任务中的应用潜力。