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

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。