麻省理工李巨课题组，Nature！多模态模型定制新材料，性能提升9.3倍

本研究针对材料发现实验设计的挑战，开发了CRESt平台，该平台整合大型多模态模型与知识辅助贝叶斯优化方法。背景显示传统单模态主动学习存在局限性，研究旨在通过多元信息整合提升材料发现效率。实验证明CRESt在甲酸盐电氧化反应中成功发现性能提升9.3倍的八元催化剂，结论表明该方法实现了材料探索的智能化和自动化突破。