ACL 2025 | 大模型教你做实验！上海交大提出化学实验指令生成模型ChemActor

本文介绍了上海交通大学人工智能研究院 AI for Science 团队提出的 ChemActor 模型，该模型基于 70 亿参数的大语言模型，实现了非结构化实验描述与结构化实验操作指令的“双向翻译”。研究背景是化学实验流程的标准化与可执行性成为智能合成平台发展的关键因素，而实验步骤在文献中的自然语言表述多样且模糊。ChemActor 通过链式数据生成框架和多轮语言模型循环评测机制，解决了标注数据稀缺和语义合理性评估的挑战。实验结果表明，ChemActor 在多个任务和指标上显著优于现有方法，展现了卓越的化学语言解析和生成能力。该研究为化学实验的自动化与智能化提供了新的技术路径，推动化学研究迈向 AI 驱动的新范式。