大型語言模型（LLMs）在化學領域越來越重要，能協助分子設計、性質預測和合成優化。這篇綜述探討了LLMs的能力及其自動化對科學發現的影響，還提到基於LLM的自主代理，能執行文獻擷取和與自動化實驗室互動等任務。文章也涵蓋了這些代理在其他科學領域的應用，並檢視其最新發展與挑戰，如數據質量和模型可解釋性。未來建議發展更先進的多模態代理，並改善與實驗方法的合作。欲了解更多，可參 PubMed DOI

這項研究旨在從科學文獻中有效收集金屬有機框架（MOFs）的實驗數據，以解決稀缺數據的問題，並提升材料科學中機器學習的應用質量。研究團隊利用先進的大型語言模型，系統化提取並整理MOF數據，成功從超過40,000篇文章中彙編出詳細的合成條件和性質數據。整理後的數據庫用於分析合成條件、性質和結構之間的關係，並創建合成條件推薦系統，為優化合成策略提供實用工具，顯示實驗數據集在推進MOFs研究中的重要性。 PubMed DOI

這份報告探討了X-LoRA-Gemma大型語言模型（LLM）的應用，這是一個擁有70億參數的多代理生成式人工智慧框架，專注於分子設計。模型結合人類與AI的合作，透過雙重推理策略來優化分子互動，並使用主成分分析等技術識別目標性質。生成的候選分子顯示出預期的特性，報告預測這些AI技術將在分子工程中越來越普遍，並提供創新解決方案，同時也討論了相關的挑戰與機會。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）已經在實驗室工作流程中帶來了顯著進展，特別是在化學研究的自主化方面。本報告介紹了ChemAgents，這是一個由多代理系統和Llama-3.1-70B LLM驅動的機器人AI化學家。ChemAgents能在少量人類介入下執行複雜實驗，並協調文獻閱讀、實驗設計、計算執行和機器人操作等四個專門代理。系統在六個實驗任務中展現了其有效性，並成功在新機器人化學實驗室中自主進行光催化反應，顯示出其可擴展性和適應性，為化學研究的自主化鋪平道路。 PubMed DOI

大型語言模型在材料科學的應用大幅推進了新材料的開發。我們提出了一個新框架，利用這些模型來優化合成特定性質的量子點材料的實驗程序。這個方法結合了合成協議生成模型和性質預測模型，並基於開源的大型語言模型進行微調，使用我們的合成數據進行訓練。 過程中，首先生成針對特定性質的合成協議，然後用性質預測模型驗證其有效性。我們的實驗中產生了六種合成協議，其中三個成功改善了多項性質，顯示出我們框架在合成規劃中的有效性及多目標優化的潛力。 PubMed DOI

最近，人工智慧在分子設計上有了新進展，讓合成化學家能更輕鬆地創造特定功能的分子。雖然已有多款AI分子生成器，但使用這些工具仍需專業知識。為了解決這個問題，我們開發了ChatChemTS，一個基於大型語言模型的聊天機器人，透過簡單對話幫助設計新分子，並自動生成獎勵函數。我們的研究展示了它在設計色素和抗癌藥物方面的能力。ChatChemTS已開源，並可在GitHub上獲得，網址是 https://github.com/molecule-generator-collection/ChatChemTS。這項技術讓更多人能輕鬆使用AI進行分子設計。 PubMed DOI

這篇論文探討了一種新方法，利用AI生成內容（AIGC）模型自動化生成和審查熱力學模擬程式碼，特別針對LAMMPS軟體。提出的分子動力學代理（MDAgent）框架，透過大型語言模型簡化模擬程式的創建、執行和優化。為了微調模型，開發了針對LAMMPS的熱力學模擬程式碼數據集，專家評估顯示MDAgent顯著提升程式碼生成和審查效率，平均減少42.22%的任務時間，顯示其在材料科學中的應用潛力。 PubMed DOI

這項研究用AI結合資料庫、語言模型和模擬技術，大幅加快氫化物固態電解質的發現。新方法找出有潛力、具新型離子遷移機制的材料，並能準確預測活化能。有些含碳氫化物的離子遷移障礙超低（最低0.62 eV），有助於快速篩選下一代電池材料。 PubMed DOI

大型語言模型正帶動材料科學革新，讓自動化材料發現成真，像是資料擷取、性質預測都更有效率。不過，目前還有專業知識整合不夠、資源消耗大等問題。未來要加強LLM的適應性、效率和可信度，才能讓這些技術在實際應用上更可靠、更公平。 PubMed DOI

這項研究用大型語言模型（LLM）多智能體系統，快速分析文獻，找到新型、低成本又環保的深共熔電解質（DEEs）應用於鋅離子電池。發現 Zn(BF₄)₂·xH₂O-EC 電解質不僅導電性高、穩定電壓範圍大，還有優異的電池壽命和倍率。LLM 有效加速材料發現，為材料研究帶來新突破。 PubMed DOI