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- @sundowner_muil
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【论文阅读笔记】Exploring Hierarchical Molecular Graph Representation in Multimodal LLMs
本文提出M³LLM框架，首次系统研究分子图层级表示（原子/官能团/分子级）在多模态大模型中的作用。通过设计层级图编码器和两阶段训练策略（特征对齐预训练+LoRA微调），探究了不同特征融合策略对下游任务的影响。实验发现：1）不同任务需要不同层级特征（如反应预测需图级全局信息，分子描述需官能团语义）；2）当前静态特征融合方式存在局限；3）LLM更依赖SELFIES文本模态而非图结构特征。研究为开发动态
【论文阅读笔记】Exploring Hierarchical Molecular Graph Representation in Multimodal LLMs
本文提出M³LLM框架，首次系统研究分子图层级表示（原子/官能团/分子级）在多模态大模型中的作用。通过设计层级图编码器和两阶段训练策略（特征对齐预训练+LoRA微调），探究了不同特征融合策略对下游任务的影响。实验发现：1）不同任务需要不同层级特征（如反应预测需图级全局信息，分子描述需官能团语义）；2）当前静态特征融合方式存在局限；3）LLM更依赖SELFIES文本模态而非图结构特征。研究为开发动态
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