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北京工大李建荣/张鑫团队: 领域文献+知识蒸馏→MOF科学推理大模型

RSC英国皇家化学会 2026-05-01 09:30
文章摘要
背景:大语言模型在材料化学研究中具备信息整合能力,但缺乏多步逻辑推理能力,尤其在金属有机框架(MOF)等体系中的科学推理过程学习不足。研究目的:北京工业大学李建荣教授、张鑫教授团队开发MOFReasoner,通过构建文献驱动的链式思维推理数据体系,结合知识蒸馏与多源数据融合,构建面向MOF吸附的科学推理型大语言模型。结论:基于8200余篇研究论文和500余篇综述数据,模型在四类任务中取得25.5综合评分,优于通用模型,部分案例与DFT计算趋势一致,为领域科学推理大模型构建提供了思路。
北京工大李建荣/张鑫团队: 领域文献+知识蒸馏→MOF科学推理大模型
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