NeuralPLexer：一种多尺度深度生成模型，用于预测蛋白质-配体复合物的三维结构

近日，发表于《Nature Machine Intelligence》期刊上的一项研究，展示了一种用于程序合成的神经-符号推理框架，旨在实现从自然语言到可执行代码的转换。该研究提出了名为NeuralPLexer的模型，它能够结合神经代码生成和符号推理技术，从而实现高效的程序合成。

该模型通过使用预训练的语言模型，能够理解自然语言的指令，并将其转化为初步的代码草图。此外，模型还能进行符号推理，以便对生成的代码进行验证和改进。

值得注意的是，神经-符号推理框架在程序合成方面表现出色，它允许程序有效地利用自然语言的语义信息，并结合形式化的推理方法，最终生成符合要求的代码。