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有機(jī)合成是分子創(chuàng)新的基礎(chǔ)引擎，能夠創(chuàng)造出多種先進(jìn)功能分子。盡管現(xiàn)代算法能夠在計(jì)算機(jī)中設(shè)計(jì)數(shù)百萬種新穎分子，但分子的實(shí)際合成仍是主要瓶頸。這一過程通常需要密集的資源投入，并高度依賴于化學(xué)家在多年實(shí)踐中積累的隱性知識(shí)與專業(yè)直覺。

核心挑戰(zhàn)在于如何彌合計(jì)算路線設(shè)計(jì)與實(shí)際實(shí)驗(yàn)室操作之間的鴻溝，尤其是準(zhǔn)確預(yù)測(cè)每個(gè)合成步驟的可行實(shí)驗(yàn)方案。

基于此，來自微軟研究院科學(xué)智能中心（Microsoft Research AI for Science）、北京大學(xué)、上海交通大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種能夠通過顯式思維鏈推理，直接根據(jù)反應(yīng)方程式生成精確結(jié)構(gòu)化實(shí)驗(yàn)方案的科學(xué)推理語言模型 ——QFANG。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2512.13668

科學(xué)推理模型QFANG

通過在大規(guī)?；瘜W(xué)文獻(xiàn)、反應(yīng)數(shù)據(jù)庫及實(shí)驗(yàn)方案語料上進(jìn)行訓(xùn)練，大型語言模型（LLM）內(nèi)化了數(shù)十年研究積累的既定原理、先例反應(yīng)及方法變體的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。

早期利用 LLM 的嘗試主要基于精心構(gòu)建的動(dòng)作級(jí)數(shù)據(jù)集，采用通用模型進(jìn)行少量樣本的上下文學(xué)習(xí)。然而，上下文學(xué)習(xí)依賴于有限示例的類比推理，因此難以形成對(duì)化學(xué)的機(jī)制性理解。模型應(yīng)超越類比模仿，接受化學(xué)推理的顯式訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)在未見案例上的泛化能力。

為了構(gòu)建 QFANG，研究團(tuán)隊(duì)利用 LLM 從專利文獻(xiàn)中提取并處理了 905990 個(gè)化學(xué)反應(yīng)及其對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)化操作序列，構(gòu)建了高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。

研究團(tuán)隊(duì)提出了化學(xué)引導(dǎo)推理框架，基于化學(xué)知識(shí)大規(guī)模生成具有化學(xué)依據(jù)的思維鏈數(shù)據(jù)；隨后通過監(jiān)督微調(diào)激發(fā)模型的復(fù)雜化學(xué)推理能力，并采用可驗(yàn)證獎(jiǎng)勵(lì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)一步優(yōu)化實(shí)驗(yàn)步驟的準(zhǔn)確性。

化學(xué)引導(dǎo)推理框架首先通過程序化方式構(gòu)建捕捉化學(xué)反應(yīng)核心邏輯的事實(shí)骨架，隨后利用 LLM 將其擴(kuò)展為專家風(fēng)格的思維鏈。

QFANG 填補(bǔ)了合成規(guī)劃與機(jī)器可讀實(shí)驗(yàn)室操作間的關(guān)鍵空白，能夠生成高保真度的化學(xué)實(shí)驗(yàn)流程?？偟膩碚f，QFANG 建立在三大支柱之上：

• 通過基于 LLM 的新型自動(dòng)標(biāo)注流程構(gòu)建大規(guī)模結(jié)構(gòu)化實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集；
• 開發(fā)化學(xué)引導(dǎo)推理框架以激發(fā)模型基于化學(xué)原理的推理能力；
• 集成可驗(yàn)證獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段以進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)精度。

實(shí)驗(yàn)評(píng)估

為評(píng)估 QFANG 的能力，研究團(tuán)隊(duì)將其與先進(jìn)的通用推理模型及最鄰近檢索基線進(jìn)行比較。

QFANG 的 BLEU-4 得分達(dá)到 61.3，顯著優(yōu)于檢索增強(qiáng)的三樣本 GPT-5 基線（54.4 分）；在專家評(píng)審評(píng)估中，這一優(yōu)勢(shì)進(jìn)一步擴(kuò)大。

研究團(tuán)隊(duì)還采用 LLM 作為「評(píng)判者」，評(píng)估了 QFANG 及其他模型的化學(xué)推理能力，結(jié)果表明 QFANG 能夠保持高化學(xué)有效性。

深入分析表明，QFANG 能良好泛化至領(lǐng)域外反應(yīng)、根據(jù)化學(xué)家設(shè)定的約束調(diào)整實(shí)驗(yàn)方案，甚至能修正訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在缺陷的步驟。

QFANG 展現(xiàn)出超越簡(jiǎn)單模式匹配的深層化學(xué)理解能力。通過生成穩(wěn)健性強(qiáng)、推理嚴(yán)謹(jǐn)且機(jī)器可讀的實(shí)驗(yàn)方案，QFANG 為打通計(jì)算設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)室執(zhí)行的閉環(huán)邁出了關(guān)鍵一步，為推動(dòng)下一代科學(xué)發(fā)現(xiàn)自主平臺(tái)的發(fā)展做出重要貢獻(xiàn)。

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