Переводчик, который не учит новый язык, а мгновенно находит общий смысл по нескольким примерам. Так работает Monroe — модель для предсказания свойств молекул. Раньше такие модели нужно было долго настраивать под каждую задачу, как переводчика, который учит новый язык с нуля. Monroe же смотрит на несколько примеров и сразу выдаёт ответ.

Это важно, потому что две молекулы с одинаковым составом, но разной формой могут действовать по-разному. Monroe различает такие случаи.

Для предсказания Monroe использует TabPFN — модель, которая сравнивает новые молекулы с уже известными. Это позволяет ей работать быстро и точно, даже когда данных мало. На тестах Monroe показала лучшие результаты, чем другие модели, особенно в случаях, когда небольшие изменения в молекуле сильно меняют её действие.