自然语言交互分子发现
ChatDrug是一种基于会话大型语言模型（LLMs）的药物编辑框架，该模型联合使用提示模块、检索域反馈（ReDF）模块和会话模块，以实现有效的药物编辑，其在33项药物编辑任务中表现最佳，并可以从领域特定的角度提供有启发性的解释，为制药研究和发展的推进铺平了道路。
May, 2023
本文提出了一种基于大型语言模型的框架（MolReGPT），通过检索式提示范式在上下文中进行少量评估，并利用分子相似性原理从本地数据库检索类似分子及其文本描述来启用 LLMS，用于分子说明翻译以促进分子发现
Jun, 2023
科学语言模型在分子发现中的作用及其在药物设计、性质预测和反应化学中的优势，以及通过降低科学语言建模领域的门槛来加速化学发现，并提出结合聊天机器人界面和计算化学工具的分子设计愿景。
Sep, 2023
通过一种多模态的大型语言模型InstructMol，将分子结构与自然语言有效地对齐，通过一种指令调整方法，利用有限的领域特定数据与分子和文本信息相结合的两阶段训练策略，展示了在药物发现相关的分子任务上的显著性能改进，超过了领先的大型语言模型，并显著缩小了与专业模型之间的差距，从而为实现一个多才多艺、可靠的药物发现助手奠定了坚实的基础。
Nov, 2023
ChemLLM是第一个专门用于化学领域的大型语言模型，通过使用结构化化学知识构建对话系统，能够在化学学科中顺畅交互完成各种任务，包括名称转换、分子标题和反应预测，并在相关数学和物理任务中展现出出色的适应性。
Feb, 2024
通过为ACL 2024的Language + Molecules Workshop共享任务创建的L+M-24数据集，详细介绍了语言-分子模型的三个关键优势：组合性、功能性和抽象性。
Feb, 2024
通过综合分析最近在生物分子和自然语言的交叉建模研究领域取得的最新进展，我们阐述了生物分子技术表示的技术、多模态语言和分子数据源集成的关键目标和原理、实际应用、可用资源和数据集的总结、以及未来研究方向等。
Mar, 2024
通过综述多模态分子研究的框架，本文探讨了人工智能在分子科学中的应用，特别关注文本与分子之间的对齐方法以及使用大型语言模型和提示技术进行分子任务的重要应用，同时讨论了该领域的局限性和未来研究的几个有希望的方向。
Mar, 2024
本研究解决了分子设计过程中由于分布转移而导致的挑战，提出了一种基于知识增强提示的策略来生成符合技术描述的分子。该方法使用特定任务的指令和少量示例，显著优于现有的基准模型，推动了零-shot文本条件的分子生成技术的发展。
Aug, 2024