聚合物性质预测不再依赖化学规则切分：按几何半径切出多尺度片段，多模态模型在若干性质上提升约5–10%
聚合物性质预测长期依赖按化学规则切分的分子片段，遇到陌生结构时切分方式未必合适，片段大小也难以连续调节。一种以几何邻近为准的切分方法把分子片段化写成半径约束下的中心选取问题，片段数目由给定半径决定而非事先固定，改变半径即可得到不同尺度的片段。把这种多尺度片段接入结合p-SMILES与三维构象的多模态模型后，在聚合物基准数据集上，若干性质的预测误差相对基线下降约5–10%，但三维模态的贡献随性质而异。