澳大利亚莫纳什大学的研究团队提出了一种名为 LLM4SD 的框架，利用大型语言模型（LLM）从科学文献和数据中推断知识，以预测分子特性，从而推动科学发现。该研究在分子特性预测任务中表现出色，并优于现有工具，提高了预测准确性。
LLM4SD 通过综合文献知识和识别分子数据中的模式，将分子转化为可解释的特征向量，并结合随机森林等模型进行预测，展示了在科学研究中的潜力。
该研究强调了 LLM 在科学发现中的应用前景，有望加速药物发现等领域的进程，并推动人工智能与科学研究的深度融合。
澳大利亚莫纳什大学的研究团队提出了一种名为 LLM4SD 的框架，利用大型语言模型（LLM）从科学文献和数据中推断知识，以预测分子特性，从而推动科学发现。该研究在分子特性预测任务中表现出色，并优于现有工具，提高了预测准确性。
LLM4SD 通过综合文献知识和识别分子数据中的模式，将分子转化为可解释的特征向量，并结合随机森林等模型进行预测，展示了在科学研究中的潜力。
该研究强调了 LLM 在科学发现中的应用前景，有望加速药物发现等领域的进程，并推动人工智能与科学研究的深度融合。
