最近大型語言模型（LLMs）在藥物發現中的應用引起關注，特別是在分子優化方面。大多數現有方法未能納入專家反饋，缺乏迭代和經驗性特徵。為了解決這個問題，我們推出了DrugAssist，一個透過人機對話增強分子優化的互動模型。DrugAssist在優化多個性質上表現優異，顯示出其可轉移性和改進潛力。此外，我們還發布了'MolOpt-Instructions'數據集，以促進語言模型的微調。相關代碼和數據集可在 https://github.com/blazerye/DrugAssist 獲得，支持未來的研究。 PubMed DOI

最近，人工智慧（AI）和深度學習（DL）在醫療保健領域的進展非常顯著，尤其是大型語言模型（LLMs）的應用。這些模型改善了研究人員與AI系統的溝通，特別是在藥物開發上。回顧中強調了LLM在製藥領域的創新，並探討了其技術和倫理挑戰。預期未來LLM將在創新藥物的開發中扮演更重要的角色，助力突破性製藥的進展。 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

人工智慧（AI）透過深度學習技術，特別是卷積神經網絡（CNNs），已在各領域帶來重大變革。自1990年代Yann LeCun提出以來，CNNs被廣泛應用於醫療診斷、自動駕駛、金融預測及圖像識別等。分析化學方面，深度學習提升了質譜、核磁共振等數據分析的效果。隨著大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的興起，自然語言處理也獲得了新動力。本文探討如何利用智能手機和LLM進行激光誘導擊穿光譜（LIBS）數據的互動式分析，顯示LLMs在未來分析化學中的重要性。 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

大型語言模型像GPT正在改變化學研究，但因化學資料有限，常出現錯誤。透過精心設計提問（prompt engineering），能減少這些錯誤並提升推理能力。雖然這方法在化學領域還不普及，但已有像電池和自動化實驗室的應用案例。總結來說，結合這兩者能讓化學研究更精確可靠。 PubMed DOI

作者提出 ChemLML 這個輕量級方法，把現有的文字和分子模型結合起來，能直接從文字描述產生新分子，不用從零訓練模型，省下不少算力。分子表示法選擇很重要，SMILES 通常比 SELFIES 表現更好。作者也討論資料集問題，並證明 ChemLML 在藥物分子生成和評估上很有成效。 PubMed

作者介紹 SynLlama，一款專為小分子藥物合成路徑設計的 Llama3 微調模型。它能用常見原料和穩定反應模板，規劃出實用的合成步驟。SynLlama 資料需求低，對新原料也能應用，生成類似物和 hit expansion 表現都很優秀，是藥物化學家的實用工具。 PubMed

**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

這項研究用大型語言模型（LLM）設計新型二氧化碳捕捉分子，並結合DFT計算篩選潛力材料。結果顯示，LLM不只產生可行分子，還提出創新設計方法，證明AI能有效輔助化學研究，提升碳捕捉材料的開發效率。 PubMed DOI