「AI 科學家」是一種創新的生物醫學研究方法，旨在設計 AI 系統來增強人類能力，而非取代人類。這些 AI 代理能進行懷疑式學習和推理，與人類研究者有效合作。透過整合先進的 AI 模型與生物醫學工具，它們能分析大量數據、探索假設並自動化重複性任務，簡化研究過程。這些代理還能持續學習，保持最新的科學知識，應用於虛擬細胞模擬、新療法開發等領域，促進生物醫學研究的進步。 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

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

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

研究團隊開發了 ChemBench 框架，系統性測試大型語言模型（LLMs）在化學知識與推理的表現，並和人類化學家比較。結果發現，頂尖 LLMs 平均表現甚至比專業化學家還好，但在基礎任務上仍會出錯且有時太自信。這顯示 LLMs 在化學領域很有潛力，但也有待改進，未來需加強研究和調整化學教育方式。 PubMed DOI

**重點整理：** Zhao 等人開發了 ChemDFM，一款專為化學領域設計的大型語言模型，結合了通用 AI 能力和專業化學知識。它能夠解讀光譜數據、進行數值推理，還能連結化學工具和資料庫，成為科學研究與發現的重要助手。 PubMed DOI

生物醫學研究常因流程繁瑣又重複，進展緩慢。Stanford 團隊推出 AI 助理 Biomni，能自動執行各種生醫研究任務，整合論文中的工具和資料庫，結合大型語言模型與程式碼執行，動態規劃複雜任務。測試證明 Biomni 泛用性高，無需特別調整就能處理多種生醫問題，幫助科學家加速研究。可至 https://biomni.stanford.edu 體驗。 PubMed DOI