RetroChimera 规模化改进小分子合成预测
RetroChimera用学习排序融合R-SMILES 2与NeuralLoc的互补预测，改进小分子逆合成预测。10个高难度目标中，其完整路线被接受9条，de novo、editing与NeuralSym分别为5、4、2条。模型发表于Nature并开源实现与权重，能召回稀有反应，也能在专有数据集上零样本迁移和微调。
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Microsoft ResearchAI 评分4444 MindTopo 揭示 VLM 的空间推理能力
微软研究院的新基准 MindTopo 发现，专有与开放权重多模态模型在静态拓扑推理上明显强于交互规划，且都远低于人类。它按连续性、分离、顺序、包围和绳结五类，测试静态场景问答，以及模拟环境中须维持或改变关系的动作规划。规划失败常在理解场景之后出现，模型失去对结构关系的追踪，或提出违反环境约束的动作。
Microsoft Research精选AI 评分6464 CARE-X介绍：面向临床有用的放射学视觉语言模型
CARE-X是微软研究介绍的胸部X光统一视觉语言模型，结合生成式报告与结构化预测并通过DAPO奖励对齐学习优化临床正确性。该模型在ReXVQA基准达到94%准确率，并在印度Narayana Health临床数据上验证了罕见ICU病理检测效果。工具增强测量实验显示，Qwen3-VL-4B-Instruct结合确定性计算工具后，测量依赖条件的F1平均提升43.6个百分点。
推荐理由：CARE-X通过联合训练生成与判别能力，在统一模型中实现灵活报告生成与校准预测，为放射学人工智能提供了可迁移的多任务优化方法。