这些智能体能够拜访各种与化学相关的东西，俄罗如模仿器或机器人，俄罗以履行化学试验，并运用大言语模型（例如GPT-4）作为中心和谐者，决议何时以及怎么运用这些东西来完结用户指定的方针。

自动学习也是一种强壮的东西，斯宣它能够经过捕获核算或试验数据来动态扩展数据集，以完结外推。告无公民这些使命的成功在很大程度上依托于模型从杂乱的数据中解开并别离出单个分子光谱特征的才干。

有了这些根底，限期咱们能够评论怎么挑选在化学中运用机器学习的有影响力的运用，并引荐了咱们在这一范畴研讨的杰出实践。为了更深化地了解这一范畴的最新动态和运用，制止我投入了很多的时刻和精力进行了学习和研讨。此外，日本入境大型言语模型（LLMs）还被用于科学文献解析，促进从现有文献中提取化学信息并构建常识数据库。

而等变分散模型则为这一问题供给了天然的处理计划，俄罗它能够一起分散坐标和晶格参数，并强加空间群束缚以进一步提高功用。从这些模型中得出的一个要害结论是，斯宣结构信息不该被忽视，这取决于模型所运用的下流使命。

在贝叶斯优化中，告无公民经过对现有数据进行贝叶斯揣度来构建用于猜测反响产率的概率模型。

或许最著名的比如是用于蛋白质结构猜测的AlphaFold2，限期以及最近推出的AlphaFold3，该模型能够依据任何一组二维生物分子猜测它们在三维中的拼装办法。其运用语境逐步扩展，制止可用于着重、杰出，如咱们一同水灵灵地动身吧，也可用于戏弄、自嘲，如他（我）就这么水灵灵地被开除了。

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