AI Retrosynthesis 開源工具全景教學 為 lead optimization（先導化合物優化）產出的 analog（類似物）規劃最短、最可行的合成路線：6 大開源工具比較與實戰指南。 1. 背景與需求定義 什麼是 Retrosynthesis（逆合成分析）？ Retrosynthesis（逆合成分析）是有機化學的核心方法論，由 E.J. Corey 於 1960 年代提出並獲得 1990 年諾貝爾化學獎。其核心思路是：從目標分子出發，反向推導可能的合成路線，直到所有中間體都可以從商業可得的 building block（構建塊）出發合成。 你的 Use Case 1Lead Optimization...

AiZynthFinder 完整教學 — AI 逆合成規劃工具 1. 專案概述 AiZynthFinder 是 AstraZeneca Molecular AI 團隊開源的逆合成規劃工具（retrosynthetic planning tool），也是該領域目前最成熟的開源方案（845 stars，MIT 授權）。 核心能力 從一個**目標分子（target molecule）**出發，自動找出合成路線（synthetic routes） 預設使用 Monte Carlo Tree Search (MCTS) 演算法，以神經網路策略遞迴拆解分子 搜尋終止條件：所有葉節點分子都能在**商用試劑庫（stock）**中買到 支援多種搜尋...

CausalBench 完整教學 從 AWS EC2 連線到 causal network inference（因果網路推論）：用淺顯易懂的方式理解如何在真實 Perturb-seq 資料上跑基因調控網路推論。 1. 專案定位 — 這到底是什麼？ 用一個比喻來理解 想像你有一座巨大的工廠（cell；細胞），裡面有數千台機器（gene；基因）在運作。你想知道：哪台機器會影響哪台機器？ 例如，當你關掉機器 A 時，機器 B 和 C 是否也會跟著改變？ 這就是 **causal network inference（因果網路推論）**的核心問題：從「關掉某基因後，其他基因如何反應」的實驗數據中，推斷基因之間的因果關係。...

Firecrawl 完整教學 從 API 呼叫到 Self-Host 部署：如何用 Firecrawl 將整個 Web 轉換成 LLM-ready 的乾淨資料。 1. 專案定位 這是什麼？ Firecrawl 是一個開源 web scraping API（網頁抓取 API）平台，核心使命是：將網頁轉換成 AI agent 可直接使用的乾淨 Markdown 或 structured data（結構化資料）。 它不只是一個 scraper（爬蟲）— 它是一個完整的 web data infrastructure（網頁資料基礎設施），處理了所有困難的部分：rotating proxy（輪替代理）、JavaScript...

NVIDIA OmniDreams 完整教學 從概念理解到 post-training 實作：如何用 NVIDIA 的 world model 為自駕模擬生成擬真影像。 1. 專案定位 什麼是 OmniDreams？ OmniDreams 是 NVIDIA Research 開發的 world model（世界模型），專為 autonomous-driving simulation（自動駕駛模擬）設計。它能從一張真實照片出發，搭配道路資訊和行車軌跡，即時生成逼真的多鏡頭駕駛影片。 用一個比喻理解 想像你是電影導演。你有： 📸 一張街景照片（第一幀） 📝 場景描述（「晴天市區道路，有行人和車輛」） 🗺️ 精密地圖（告訴模型路在哪裡、...

SynPlanner 完整教學 — 電腦輔助逆合成規劃 第 1 章：專案定位與核心價值 逆合成規劃 (Retrosynthetic Planning) 是什麼？ 逆合成分析 (retrosynthetic analysis) 是有機化學中最核心的策略思維：從目標分子 (target molecule) 出發，反向推導出一系列可行的合成步驟，最終到達可商業購買的起始原料 (building blocks)。 傳統上，這需要經驗豐富的有機化學家逐步拆解分子，考慮每一步的 selectivity（選擇性）、yield（產率）、與 building block 的可取得性。SynPlanner 將這個過程自動化： 1...

Syntheseus 完整教學：模組化逆合成規劃框架 1. 專案定位與核心價值 1.1 什麼是 Syntheseus？ Syntheseus 是 Microsoft Research 開發的 Python 套件，專為逆合成規劃 (retrosynthetic planning) 設計。逆合成分析的目標是：給定一個目標分子 (target molecule)，反向推導出一條或多條從商業可購買的起始物料 (building blocks) 到目標分子的合成路線 (synthesis route)。 Syntheseus 的核心價值在於模組化：它將逆合成問題拆解為兩個可獨立替換的組件—— Single-step model（單步反應模...

DeepRetro 完整教學 本文目的：把 DeepRetro 的「為什麼要用 LLM 做逆合成」、「整個 pipeline 怎麼運作」、「怎麼跑起來然後接進你的 lead optimization 工作流」一次講清楚。重點放在架構理解、實務操作、幻覺防護機制、以及對你場景的適用性評估。 1. 專案定位與動機 1.1 一句話總結 DeepRetro 是一個 開源的混合式逆合成規劃工具 (hybrid retrosynthesis planning tool)，先讓 AiZynthFinder（template-based MCTS engine）嘗試，失敗時再讓 LLM（Claude / DeepSeek-R1）...

教學：microsoft/retrochimera — 前沿 Ensemble 逆合成模型完整指南 第 1 章：專案定位與價值主張 這個專案解決什麼問題？ 在 drug discovery（藥物發現）的 lead optimization（先導化合物優化）流程中，medicinal chemist（藥物化學家）設計出新的 analog（類似物）後，最關鍵的問題是：這個分子做得出來嗎？ Retrosynthesis（逆合成分析）就是回答這個問題的核心技術——從目標分子反推可行的合成路徑，直到所有起始物料（building block）都能商業購買。 現有的 AI retrosynthesis 模型主要分兩類：...

agents-best-practices 完整教學 從零理解如何用 provider-neutral（供應商中立）的方式設計、建構、審計與維運 agentic harness（代理人控制面板）。 1. 專案定位 這是什麼？ agents-best-practices 是一個 Agent Skill（代理技能包），封裝了建構 agentic harness 的完整知識體系。它不是一個框架或函式庫，而是一份結構化的設計參考，讓 AI agent（如 Claude Code、Codex、或任何 Agent-Skill-aware runtime）在對話中能夠即時載入並應用這些最佳實踐。 核心哲學 「模型提議行動；harness 驗證、...