基于第四范式，开发分子性质预测的生成式3D预训练模型

分子性质的预测，如同破解自然界深藏的秘密，对于药物研发、材料科学等领域至关重要。只是，分子结构的复杂性和计算成本的高昂，使得这一领域的研究充满挑战。在这其中，第四范式以其创新的3D预训练模型，为分子性质预测领域带来了新的曙光。

分子性质预测的挑战：速度与精度的平衡

传统的分子性质预测依赖于量子化学计算，如密度泛函理论，这种方法的计算成本高昂，速度慢，难以满足实际应用的需求。为了解决这个问题，研究人员开始将机器学习技术应用于分子性质预测，以期在保证预测精度的同时提高速度。

第四范式的创新：3D预训练模型

第四范式提出的3D预训练模型，基于生成式预训练技术，通过大规模数据集训练，使模型能够自动学习分子的3D结构信息。这一技术路线不仅避免了高昂的3D结构计算成本，还能在保证预测精度的同时，大幅提高预测速度。

核心技术：自动化多预训练任务融合框架

实验验证：性能与效率的突破

第四范式的3D预训练模型在多个实验中取得了显著的成果。在OGB-LSC的Graph-level预测任务中，3D-PGT取得了第三名的好成绩，在Open Catalyst Challenge 2022上也取得了第三名的好成绩。这些成绩证明了第四范式3D预训练模型在分子性质预测领域的强大能力。

未来展望：应用与拓展

第四范式的3D预训练模型在分子性质预测领域的成功应用，为其在其他领域的拓展奠定了基础。未来，第四范式将继续探索这一技术，将其应用于更广泛的领域，为人类科技发展贡献力量。

第四范式推出的3D-PGT，通过设计自动化预训练流程，不仅大幅降低了计算成本，还显著提升了预测性能。这一框架的核心在于，它利用分子的化学键长、键角和二面角三个基本几何描述符，自动分配生成式预训练任务的权重，以融合成一个总体的预训练目标函数。

案例分享：催化剂发现挑战赛中的表现

第四范式的目标是，将3D-PGT这一技术拓展到更广泛的领域，如药理学、物理学和生物学等。同时，团队也在不断优化算法，以实现更高的预测准确性和更快的推理速度。

本地化应用：3D-PGT在生物材料研究中的应用

为了更好地融合多个预训练任务，第四范式基于分子总能量设计了一个surrogate metric，自动搜索三个预训练任务的权重分布，从而实现高效的性能优化。