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将 ScienceAI 设为 星标 第一时间掌握 新鲜的 AI for Science 资讯 编辑 | X 金属有机框架（MOF）因其孔隙率大、表面积大和出色的可调性而用于许多化学应用。然而，在利用 AI 深入探索 MOF 设计与性能优化的研究征途中，科学家们正面临着前所未有的挑战。 去年 3 月，韩国科学技术院（Korea Advanced Institute of Science and Technology，KAIST）的研究人员提出的 MOFTransformer 模型经过一百万个假设的 MOF 的预训练，在预测各种属性方面表现出色。 近日，KAIST 团队提出了 一种 AI 系统——ChatMOF，用于预测和生成 MOF。 通过利用大语言模型 (GPT-4、GPT-3.5-turbo 和 GPT-3.5-turbo-16k)，ChatMOF 从文本输入中提取关键细节并提供适当的响应，从而无需进行严格而正式的结构化查询。 ChatMOF 由三个核心组件组成（即智能体、工具包和评估器），它形成了一个强大的管道，可管理各种
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