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XANES
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新框架在物理约束下预测科学光谱
研究人员推出了一种名为DeepSciReasoner的新型框架，旨在在遵守物理约束的前提下预测科学光谱。该方法解决了现有方法常忽略基本物理结构（如守恒定律）的局限性。DeepSciReasoner集成了结构感知解码与约束保持推理，在eDOS、phDOS、XANES和拉曼光谱等多种光谱类型的准确性和物理一致性方面均有显著提升。
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新的LLM框架简化了XANES模拟和分析
研究人员开发了ChemGraph-XANES，这是一个利用大型语言模型（LLM）的代理框架，用于简化计算X射线吸收近边结构（XANES）模拟。该框架集成了检索增强生成，用于从文档中选择参数，以及模式约束的工具执行，以简化通常与XANES分析相关的复杂工作流程。ChemGraph-XANES旨在通过为输入生成、执行和数据策展提供确定性后端，支持脚本化和自然语言命令，从而提高计算光谱学的可重复性和可追溯性。