arXiv · cs.AI· Yifan Chang·· 22 小时前AI 评分25
RIVER:证据引导的多智能体检索用于酶-反应发现
RIVER: Evidence-guided multi-agent retrieval for enzyme--reaction discovery
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者:Yifan Chang
发布时间:(北京时间)
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2611.07757v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要,未展示原文正文;技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
RIVER(Reaction-enzyme Inference via Evidence-guided Retrieval)是一个多智能体框架,用于酶与反应的双向检索:给定酶找出可能催化的反应,给定反应对候选酶排序。它协调大语言模型、生化计算工具与外部知识资源,在反应化学、蛋白序列与结构域、催化机制和数据库注释等多层面汇集证据,并由验证模块检查证据缺口与冲突、依据可追溯证据记录重排候选。在公开基准上,RIVER 在酶检索与酶注释两项任务中成功率最高;在近期文献构建的 Escherichia coli 酶检索任务中,闭源与开源模型配置均取得最佳结果,明显优于 Claude Code、Codex 和 Phylo Max 等通用及生物学专用多智能体系统。
来源:arXiv · cs.AI · arxiv.org
这条消息,你怎么看?
把新闻带到 MickerBook,和社区伙伴聊聊;也可以去 AIHER 看看模型背后的角色与梗。