Nat commun｜浙江大学莫一鸣等：由大型语言模型驱动的自动化端到端化学合成开发平台

本文介绍了浙江大学莫一鸣等人在Nature Communications上发表的研究，他们开发了一个基于GPT-4的大型语言模型（LLM）驱动的自动化端到端化学合成开发平台（LLM-RDF）。该平台通过六个专门的LLM代理（如文献搜索器、实验设计器等）处理化学合成中的基本任务，旨在简化传统的专家驱动和劳动密集型的反应开发工作流程。研究背景指出，尽管机器学习技术在加速合成设计过程中显示出潜力，但现有方法仍需专家干预。LLM-RDF通过自然语言交互，使化学家无需编码技能即可使用自动化实验平台。研究内容包括文献检索、底物范围筛选、反应动力学研究、反应条件优化及产品纯化等步骤，展示了LLM-RDF在化学合成中的应用潜力。尽管存在一些局限性，如代理可能提供不正确的响应等，但随着LLM技术的发展，其在反应开发领域的应用前景广阔。