LLM描述符学习天然气味混合物感知几何
热点事件持续更新
LLM描述符学习天然气味混合物感知几何
1 篇报道1 个报道来源11 小时前更新
先了解这件事
AI 综述
Farhad Pashakhanloo和Venkatesh N. Murthy在arXiv发布论文,用大语言模型生成混合物级感知描述,研究分子组成与自然气味混合物感知相似度的关系,数据覆盖超过1,200种食品挥发性化合物混合物和超过8,000种分子成分。 论文称,当感知目标由化学感官提示派生时,预测始终强于其他感官提示;LLM描述符在有限监督下能改进预测,但在完整训练集上几乎没有额外收益。以上为论文摘要中的说法,本站未核验全文。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展10月14日 12:00
LLM描述符驱动自然气味混合物的感知几何学习报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv · cs.AILLM描述符驱动自然气味混合物的感知几何学习
Farhad Pashakhanloo和Venkatesh N. Murthy利用大语言模型生成混合物级感知描述,研究分子组成与自然气味混合物感知相似度之间的关系;研究数据包含超过1,200种食品挥发性化合物混合物和超过8,000种分子成分。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。