IJCAI 2025 | 化学不是单向路：ChemDual大模型用拆分与重组，优化化学反应与分子逆合成预测

背景：化学反应预测和逆合成设计是药物研发的核心步骤，但大型语言模型直接应用面临数据稀缺和任务建模割裂的挑战。研究目的：湘潭大学联合团队提出ChemDual框架，通过构建440万条指令数据集和对偶学习机制，同步优化分子碎片化/重组和反应预测/逆合成任务。结论：实验表明ChemDual在Mol-Instruction和USPTO-50K数据集上多项指标达到最优，逆合成任务Top-1准确率提升2.06%，分子对接实验验证了其在新药设计中的应用潜力。