大型語言模型的AI工具展現了機器自主生成知識的潛力，是通往通用人工智慧的重要一步。機器能理解文獻、解釋數據、提出科學問題。雖然AI能自學，但人類協助可加速學習，如模擬人類分析數據或辨識模式。個人AI助理可協助用戶，尤其在特定任務，如材料科學研究。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在各種任務上表現出色，但在化學領域卻遇到困難。ChemCrow是一個LLM化學智能助手，整合了專業工具和GPT-4，以增強有機合成和藥物發現等化學任務。ChemCrow能夠自主規劃合成路線並有效地引導發現，將實驗和計算化學有效地連結，促進科學進步。 PubMed DOI

最近，人工智慧和自動化的進展正在徹底改變催化劑的發現與設計，從傳統的試錯方法轉向更高效的高通量數位方法。這一變化主要受到高通量信息提取、自動化實驗、實時反饋和可解釋機器學習的驅動，促成了自駕實驗室的誕生，加速了材料研究的進程。近兩年，大型語言模型的興起也為這個領域帶來了更大的靈活性，改變了催化劑設計的方式，標誌著學科的革命性轉變。 PubMed DOI

大型語言模型（LLM）技術為合成化學帶來了新機會。我們開發了一個基於LLM的反應開發框架（LLM-RDF），利用GPT-4簡化化學合成任務。這個框架包含六個專門的代理，能執行文獻搜尋、實驗設計、硬體執行等功能。我們還創建了一個網頁應用程式，讓化學家能用自然語言與自動化實驗平台互動，無需編碼技能。LLM-RDF在銅/TEMPO催化的醇類氧化反應中展現了其完整的合成開發能力，並在多種反應中證明了其廣泛適用性。 PubMed DOI

這項研究提出了一種新方法，結合機器學習和大型語言模型，來探索電化學 C-H 氧化反應。研究人員利用快速篩選平台評估底物，並用 LLMs 挖掘文獻數據，提升模型準確率超過 90%。此外，LLMs 生成代碼以優化反應條件，成功識別出八種藥物的高產率條件。研究還評估了十種 LLM 的表現，顯示它們在加速研究任務上的潛力，並編制了包含 1,071 種反應條件的基準數據集，為該領域提供了重要數據。 PubMed DOI

SciAgents 方法針對人工智慧中的一大挑戰，創造出能自主增進科學理解的系統。它結合了三個主要元素：大規模本體知識圖譜、語言模型與數據檢索工具，以及具即時學習能力的多代理系統。在生物啟發材料領域，SciAgents 揭示了被忽視的跨學科連結，超越傳統研究方法，能自主制定和修正假設，發現新材料並批判現有假設，促進可持續的生物複合材料開發。 PubMed DOI

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

新合金設計是一個複雜的挑戰，通常需要專業知識和漫長的過程，包括數據檢索、計算方法、實驗驗證和結果分析。機器學習，特別是深度代理模型，可以加速這個過程，但傳統數據驅動模型缺乏靈活性。為了解決這些問題，我們推出了AtomAgents，一個具物理意識的生成式AI平台，透過多個AI代理協同工作，結合大型語言模型的優勢，能自主設計性能更佳的金屬合金，並在生物醫學材料、可再生能源等領域展現潛力。 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

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