微软开源逆合成模型 RetroChimera，成果发表于 Nature
微软把两个逆合成模型拼成一个会互相排序的系统 RetroChimera，并开源权重，目标是让新药和新材料的合成路线规划少依赖人工专家。
微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera，并开源其代码与权重。该模型把两个优势互补的模型组合起来，学习对二者的候选方案重新排序，从而给出优于任一单模型的合成路线预测。在盲测中，博士级化学家对 RetroChimera 的单步反应预测的偏好高于此前的模型和文献中记录的真实反应。
正文摘录
 速览 - 我们报告了逆合成模型 RetroChimera 近期在 [Nature（在新标签页中打开）](https://www.nature.com/articles/s41586-026-11160-9) 期刊上的发表。 - 论文描述了该模型的架构以及大量验证研究，包括模型召回罕见反应类型的能力，以及在专有数据集上成功的零样本迁移与微调。 - 我们开源了 RetroChimera 的实现与权重，希望它能帮助研究人员加速开发具有药用价值的新分子和先进材料。 开发新药和新材料需要造出新分子，但规划"怎么造"这件事在很大程度上仍依赖人工，既耗时又昂贵。RetroChimera 能自动给出高质量的合成路线。该模型把两个优势互补的强模型结合起来，学习如何对它们的提议进行排序，从而给出比任一单独模型更好的预测。