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标签：分子结合×
6月16日
20:46
6月12日
13:48
13:48arXiv cs.LG@Tianyi Ma, Yijun Ma, Zehong Wang, Weixiang Sun, Ziming Li, Connor R. Schmidt, Chuxu Zhang, Matthew J. Webber, Yanfang Ye
超分子化学研究非共价主客体组装，但设计过程耗时且需要大量干实验验证。尽管LLM在分子结合任务上表现优异，但缺乏系统评估其超分子化学推理能力的基准。为此，研究团队与领域专家合作发布了SupraBench，包含结合亲和力预测、最佳结合物选择、溶剂识别和主客体描述四个核心任务，以及一个基于视觉的分子识别辅助任务。同时发布了SupraPMC语料库（1600万token），用于领域适应预训练。实验表明，LLM在所有任务上仍有显著提升空间，领域适应预训练在分布内回归任务上表现良好，但会牺牲严格的格式输出。
论文基准测试超分子化学LLM评估分子结合开源/仓库
推荐理由：做计算化学或药物设计的团队终于有了评估LLM超分子推理能力的标准测试——SupraBench覆盖了结合亲和力预测等关键任务，想验证LLM在化学领域实用性的研究者可以直接用。
原文
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6月11日
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