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溶剂:用于多步逆合成的长 horizon 推理

arXiv:2610.32308v1 发布类型:新 摘要:多步逆合成反应需要通过一系列连续的反应步骤,将目标分子逐步转化为可购买的构建模块;近期的研究开始借助大型语言模型(LLM)的推理能力来解决这一问题。在最新进展中,LLM推理已进入长时序阶段:模型能够在相互依赖的各步之间持续追求目标、与环境交互并根据反馈进行调整。这一转变显著提升了LLM的能力,人工智能驱动的数学研究领域也由此取得了突破性进展。在此前沿领域,我们提出了 Solvent,一款拥有80亿参数的LLM,成功将长时序推理扩展至多步逆合成任务。通过两轮后训练课程,Solvent学会了在迭代过程中穿插……

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溶剂:用于多步逆合成的长 horizon 推理

arXiv:2610.32308v1 发布类型:新 摘要:多步逆合成反应需要通过一系列连续的反应步骤,将目标分子逐步转化为可购买的构建模块;近期的研究开始借助大型语言模型(LLM)的推理能力来解决这一问题。在最新进展中,LLM推理已进入长时序阶段:模型能够在相互依赖的各步之间持续追求目标、与环境交互并根据反馈进行调整。这一转变显著提升了LLM的能力,人工智能驱动的数学研究领域也由此取得了突破性进展。在此前沿领域,我们提出了 Solvent,一款拥有80亿参数的LLM,成功将长时序推理扩展至多步逆合成任务。通过两轮后训练课程,Solvent学会了在迭代过程中穿插……

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