Evaluate exploration status of each cell in a method×problem matrix,
不说虚话——S7787 交付的是能直接拿去用的成品,不是“AI 能做”的空话。
用大白话交代任务,它会先确认关键细节再动手,不瞎猜。
输出带结构与说明,拿来就能用,不用再自己整理格式。
与 AIXX 其他技能叠加使用,组成你自己的工作流。
把常用要求沉淀成一句话模板,下次直接复用。
下面是真实任务由 S7787 实际生成的内容节选——不是宣传文案,是它真的干出来的活。
任务:帮我梳理“深度学习+药物分子生成”这一交叉领域的研究现状,列出近三年顶会上被探索过的20个具体方向及各自进展程度。
# 深度学习+药物分子生成:研究现状梳理
近三年该领域在 NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、KDD 及机器学习与化学交叉期刊上高度活跃,可分为分子结构生成、性质约束生成、靶点导向生成、基础模型化四大板块。
1. 自回归原子生成:成熟,是早期主流基线
2. 图扩散模型(如 EDM 类):活跃,3D 分子生成主力之一
3. SE(3)/E(3) 等变神经网络生成:活跃,已与扩散模型广泛结合
4. 流匹配/分数流方法:上升期,生成效率与质量兼顾,热度快速攀升
5. 离散扩散用于 SMILES/原子类型:活跃,解决离散空间生成问题
6. 基于语言的分子生成(类 GPT/LLM):活跃,SMILES 语言建模较成熟
7. 多目标性质优化生成:较成熟,常用 RL/遗传算法混合
8. 可合成性约束生成(合成可及性 SA):热点,仍缺乏统一评价标准
9. 逆合成规划辅助生成:进展较快,与生成模型形成闭环
10. ADMET 性质预测引导的生成:落地导向,工业界关注度高
11. 口袋条件下的 3D 分子生成(如 Pocket2Mol 类):近三年最热方向之一
12. 基于靶点结构-配体复合物的共设计生成:活跃,方法快速迭代
13. 片段链接与骨架跃迁:较活跃,碎片化方法实用性强
14. 蛋白质-配体对接与生成联合建模:探索期,问题定义仍在演进
15. 共价抑制剂/特殊化学空间生成:早期探索,数据稀缺是瓶颈
16. 分子领域大模型/基础模型(预训练+微调):热度高,评测体系尚不完善
17. 多模态分子表示(图+文本+3D)对比学习:活跃
18. 分子生成评估基准与可复现性研究:反思性工作增多,公认结论是“现有基准与真实药物发现脱节”
19. 潜空间优化与贝叶斯优化结合生成:经典方向,渐进改良
20. 流程级 AI 设计-预测-验证一体化框架:早期阶段,多由工业界主导,学术界初步跟进
共性瓶颈:缺乏高质量实验数据、评估指标与湿实验脱节、可合成性落地难。该领域整体处于“方法论文密集产出、真正进入管线验证的少数”阶段。
| 再招一个人 | 自己摸索 | 萬安云 S7787 | |
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| 独特性 | 流动风险 | 无人复核 | 按你的任务从零生成 |
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不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
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以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
三步:终端执行 npx aixxai 安装 AIXX;对您的 AI 说「安装编号 S7787」;交代任务背景与要求,intersection-evaluation即刻开工。
$1.99 一次买断(参考价,实际以平台标价为准)——永久使用,无订阅、无月费;该技能由萬安永久维护迭代,更新对已购用户免费。
可以。产出为普通数字文件,归购买者使用,可用于商业场景。
把你手头这件重复、费时、有固定套路的活交给它——先描述任务和背景,它会确认要点后直接产出成品,不满意可以继续改。
在指令里补充背景、受众与格式要求(例如“面向中小企业主、300 字以内、分三点”);要求越具体,产出越稳。
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代