"Ein vollständiger Leitfaden zu sphärisch äquivarianten Graph-Transformern" Dieses Papier erklärt, wie man neuronale Netzwerke erstellt, die 3D-Geometrie so verstehen wie die Physik, sodass Modelle für Moleküle und Proteine unabhängig davon, wie man die Struktur dreht, die gleichen und korrekten Antworten liefern.