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本研究提出了DrugPilot,一个基于LLM的推理代理,旨在解决药物发现中的数据处理和计算预测问题。DrugPilot显著提升了药物发现的自动化效率,任务完成率分别为98.0%、93.5%和64.0%。

DrugPilot: A Parameterized Inference Agent for Drug Discovery Based on Large Language Models

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-20T00:00:00Z
数据驱动测试中的常见陷阱及其避免方法

数据驱动测试能提升测试覆盖率和自动化效率,但需注意数据质量、数据时效、测试案例设计和可扩展性等问题。通过建立数据治理、定期更新数据、优先设计测试案例和利用并行执行等方法,可以有效避免这些问题。其优点包括可重用性、可维护性、可扩展性和更高的测试覆盖率。

数据驱动测试中的常见陷阱及其避免方法

DEV Community DEV Community · 2025-03-06T12:07:17Z
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