【CCS Chem.】武汉大学阴国印团队/上海人工智能实验室：用LoRA模型玩转多类型有机反应预测

背景：预测有机化学反应结果长期依赖专家经验，传统机器学习方法如基于特征的方法和图神经网络（GNNs）存在计算成本高或泛化能力有限的问题。研究目的：武汉大学阴国印团队与上海人工智能实验室提出LoRA-Chem框架，旨在利用基于大语言模型（LLM）和低秩适应（LoRA）技术的模块化机器学习方法，实现一个模型对多类有机反应的高效、精准预测。结论：LoRA-Chem在多个经典反应数据集上验证有效，关键指标达到或超越主流方法，支持自然语言输入，数据效率高，且保留LLM的原有能力，未来有望应用于药物合成和新材料研发，推动化学研究向数据驱动和AI辅助模式转型。