研究人员正在开发用于化学逆合成的先进大型语言模型(LLMs),旨在改进分子合成路线的预测。一种方法C3LM利用了约4560万个反应的庞大数据集和Top-K提示策略来生成多样化且合理的反应预测,在URSA-expert-2026等基准测试中取得了最先进的成果。另一种方法RetroMPA作为一个即插即用框架,通过整合化学知识作为先验来增强现有的逆合成模型,在USPTO-50K等数据集上显示出显著的准确性提升。此外,ConfRetro利用Transformer模型中的3D构象信息和空间结构,在无模板逆合成方面取得了新的最先进性能。 AI
影响 这些LLMs在化学逆合成方面的进展可能会加速药物发现和有机合成规划。
排序理由 多篇研究论文详细介绍了用于化学逆合成预测的新模型和框架。
- arXiv
- ConfRetro
- Hugging Face
- Jiaxi Zhuang
- RetroMPA
- USPTO-50K
- USPTO-Full
- C3LM
- ChemCensor
- CREED-CCV-2+USPTO-XL
- Top-K prompting
- URSA-expert-2026
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