作者介绍了MooseX::XSConstructor模块，该模块加速Moose类的构造和析构函数。基准测试显示，XS版本性能比标准版本快76%。如果类过于复杂，模块会自动回退到常规Moose代码。欢迎尝试并反馈。

机器之心数据服务现已上线，提供高效稳定的数据获取，简化数据爬取流程。

本研究探讨大型语言模型（LLMs）在化学领域自动发现新研究假设的能力。通过构建包含51篇2024年化学论文的基准，研究表明LLMs能够高效重新发现与真实假设相似的新假设，具有重要的科学创新意义。

本文提出了一种通过深度强化学习和神经网络解决多目标优化问题的方法。通过分解问题为一组标量优化子问题，并建立神经网络模型，通过邻域参数传递策略和DRL训练算法优化所有子问题的模型参数，得到帕累托最优解。实验结果表明，该方法在多目标旅行商问题上具有泛化能力和快速解决速度。