人工智能革新药物研发：预测建模新时代research#generative AI🔬 Research|分析: 2026年2月24日 05:02•发布: 2026年2月24日 05:00•1分で読める•ArXiv ML分析这项研究引入了一个开创性的科学机器学习 (SciML) 框架，它将机械模型的严谨性与数据驱动方法的灵活性相结合。 Foundation PBPK Transformers、Physiologically Constrained Diffusion Models 和 Neural Allometry 的集成，在加速药物开发和提高准确性方面具有巨大的前景。要点•该框架结合了基于机制和数据驱动的方法，以改进药物预测。•它使用像 Foundation PBPK Transformers 和 Physiologically Constrained Diffusion Models 这样的新颖架构。•实验表明，准确性有所提高，模拟时间缩短。引用 / 来源查看原文"在合成数据集上的实验表明，该框架在约束下将生理学违反率从 2.00% 降低到 0.50%，同时提供了一条通往更快模拟的道路。"AArXiv ML2026年2月24日 05:00* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Boosting Time Series Forecasting: A New Approach with Dual-MLP Models!较新Revolutionizing Medical Diagnostics: New AI Approach Improves Analysis of ECG and EEG Data相关分析research医疗人工智能变革：新方法改进临床问诊2026年2月24日 06:30research受大脑启发，AI 学习自愈和自我意识2026年2月24日 06:30research解锁大语言模型可靠性：一种新的基于能量的方法2026年2月24日 05:02来源: ArXiv ML