RetroChimera，一种新型逆合成预测模型，近期发表于《Nature》。该模型融合两种优势互补的基座模型，通过智能排序机制提升反应路径预测质量，显著优于单模型表现。论文详述其架构及多项验证：可准确召回罕见反应类型，支持零样本迁移与私有数据集微调。在盲测中，博士级化学家更青睐其单步反应建议。为加速药物与先进材料研发，团队已开源模型代码与权重，旨在降低分子合成路线设计的手动依赖，提升效率、降低成本。

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