中化新網(wǎng)訊 近日，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)胡偉教授團(tuán)隊(duì)在《材料基因工程前沿（英文）》上發(fā)布了其開發(fā)的一種融合人工智能（AI）大語言模型（LLMs）與第一性原理計(jì)算（FP）的智能框架MatAgent，為大語言模型與計(jì)算化學(xué)的深度融合提供了新的解決方案。

據(jù)介紹，MatAgent通過利用Prompt Engineering和LLMs推理技術(shù)，可以在無需預(yù)定義的輸入結(jié)構(gòu)的情況下解釋復(fù)雜的科學(xué)查詢，并對材料行為產(chǎn)生精確的預(yù)測，為數(shù)據(jù)分析、結(jié)構(gòu)生成和屬性預(yù)測等任務(wù)提供了全新的高效途徑。研究團(tuán)隊(duì)針對傳統(tǒng)LLMs在材料科學(xué)領(lǐng)域存在的領(lǐng)域知識缺失、動(dòng)態(tài)推理能力不足等瓶頸，通過策略，將FP計(jì)算工具鏈與LLMs的能力深度耦合，構(gòu)建了兼具高精度與泛化性的材料預(yù)測平臺，為結(jié)合先進(jìn)計(jì)算技術(shù)以改進(jìn)材料屬性預(yù)測提供了新的思路，突出“用戶驅(qū)動(dòng)→智能工具鏈協(xié)作→多模態(tài)輸出”的閉環(huán)邏輯，實(shí)現(xiàn)材料領(lǐng)域復(fù)雜任務(wù)的自動(dòng)化與高精度求解。初步評價(jià)表明，MatAgent在預(yù)測精度和效率上都有顯著提高。

MatAgent還支持領(lǐng)域?qū)虻奶崾竟こ蹋褂谜呖赏ㄟ^提出多類別集成提示策略（如專家角色模擬、少樣本思維鏈），將化學(xué)知識動(dòng)態(tài)融入LLM推理過程，提升任務(wù)規(guī)劃的準(zhǔn)確性。