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And-Or Graph
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RetroPlanner LLM改进多目标化学合成规划
研究人员开发了RetroPlanner，一个新的人工智能大语言模型（LLM）系统，旨在改进化学领域的多步逆合成规划。与以往通常只关注寻找单一可行的路线的方法不同，RetroPlanner同时扩展多条路线，并跨多个目标进行推理以确定其实用性。它根据反应可行性、一致性和起始原料成本来评估路线，旨在恢复更多替代路线并提高合成路径的质量。
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新框架增强了可验证规范化规则的生成
研究人员引入了GNRS-Search，一个旨在改进规范化规则（如机构章程和工作场所政策）生成的新框架。该方法解决了当前语言模型生成看似合理但实际操作存在缺陷的政策的局限性。GNRS-Search在与或图结构中利用马尔可夫链蒙特卡洛采样，将操作可行性与文本生成分开，从而能够更好地定位规则中的失败点。在GNRS-Bench和RealCharter-Bench基准上的评估显示，规则质量和可验证逻辑有了显著的改进。