MOLLEO

作者 | 佐治亚理工学院王浩瑞编辑 | ScienceAI份子发明作为优化问题，因其优化宗旨可能不可微分而带来显著的计算挑战。退化算法（EAs）常用于优化份子发明中的黑箱宗旨，通过随机突变和交叉来遍历化学空间，但这会导致大量昂贵的宗旨评价。在这项工作中，佐治亚理工学院、多伦多大学和康奈尔大学研究者合作提出了份子说话增强退化优化（MOLLEO），通过将拥有化学知识的预训练大说话模型（LLMs）整合到…