Molekulare OOD-Generalisierung überdenken via zielgerichtete Quellauswahl

arXiv:2605.13932v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Die robuste Vorhersage von Moleküleigenschaften unter extremen Out-of-Distribution-(OOD)-Szenarien ist ein zentraler Engpass in der AI-gesteuerten Wirkstoffentwicklung. Aktuelle Scaffold-Splitting-Protokolle können mikroskopische semantische Überlappung nicht verhindern, was Modelle zu Überanpassung prädisponiert…