1
0这项研究介绍了一款名为 MOSAIC 的计算框架，旨在利用 人工智能 协助化学家应对科研文献爆炸式增长带来的挑战。该系统基于 Llama-3.1-8B 架构，通过对数百万个反应规程进行 Voronoi 聚类 训练，构建了近 2,500 个专门的 化学专家模型。这种去中心化的方法不仅能提供可重复、可执行且包含 置信度指标 的实验方案，还能有效减少大模型的幻觉现象。实验验证显示，该框架在合成药物、材料和农药等 35 种新型化合物 方面达到了 71% 的成功率。此外，MOSAIC 还展示了发现训练集之外 全新反应方法 的潜力，显著加速了化学空间的探索。这种可扩展的 集体智能 范式为信息过载领域的科学发现提供了一种通用的高效策略。
Li, H., Sarkar, S., Lu, W. et al. Collective intelligence for AI-assisted chemical synthesis. Nature (2026). doi.org
AGC，仅供参考。
