【小哈划重点：在研发和生产中发现，深度神经网络AI模型不如传统模型有效，这很反常。历时三个多月研究，这篇论文的作者找到症结...】
一篇以西湖大学本科生张乐程为共同第一作者的论文，日前被人工智能领域顶级学术会议之一的神经信息处理系统大会（NeurIPS）录用。
据介绍，今年的神经信息处理系统大会12月10日起在美国新奥尔良举行，共收到12343篇有效论文投稿，最终26.1%的文章被录用，西湖大学有9篇入选，分别来自工学院的李子青实验室、王东林实验室和张岳实验室，其中一篇是以李子青实验室博四学生夏俊和大二本科生张乐程为共同一作的“理解和克服深度模型在分子属性预测任务上的局限性”。以今年春天的投稿时间论，张乐程参与这项研究、撰写论文时还在读大一。
目前，AI已成为辅助新药发现的重要手段，尤其在药物分子的属性（如毒性、溶解度）预测中至关重要，但在研发和生产中发现，深度神经网络AI模型不如传统模型有效，这很反常。历时三个多月研究，这篇论文的作者找到症结：分子有“活性悬崖”效应，分子结构细微的变化会导致很大的属性差异，而先进的深度模型对这种细微的结构变化不敏感，并提出一种基于分子数据特征编码的方式来解决问题。
西湖大学2018年成立，定位于“高起点、小而精”的新型研究型大学，2022年招收首届本科生。张乐程当年毕业于杭州萧山中学，是西湖大学首届60名本科生之一。西湖大学的本科生在前两年不分专业，学校为每名学生配备一名博导作为学术导师，导师和学生“双向选择”，张乐程选择了人工智能讲席教授、电气电子工程师学会会员李子青。在自荐信中，他介绍自己“高中阶段打了100000+行的代码，获得NOIP省一（信息学奥林匹克联赛浙江赛区一等奖）和NOI冬令营全国银牌；基本掌握算法导论、组合数学、离散数学，也涉猎了斯坦福大学的具体数学，对人工智能有些许了解”，顺利进入李子青实验室。
澎湃新闻记者 杨佳吟 通讯员 徐珊
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