低样本方法提高晶体发现效率
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低样本方法提高晶体发现效率
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AI 综述
Guo 等人提出一种低标注成本的晶体发现方法，仅用22个已标注组分训练分类器，并在14个新候选的独立测试中成功产出11个目标晶体。 该方法先用大语言模型从902篇钙钛矿论文中提取化学规则，再由化学家结合专业经验定义8项数值特征；XGBoost分类器结合主动学习选择下一项实验，以减少需要人工标注和测试的候选数量。
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最新进展11月14日 01:10
Guo 等人用 LLM 规则与主动学习降低晶体发现标注成本报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- AGI HuntGuo 等人用 LLM 规则与主动学习降低晶体发现标注成本
Guo 等人提出一种低标签成本的晶体发现方法，用 LLM 从 902 篇钙钛矿论文中提取化学规则，并由化学家结合专业经验定义 8 个数值输入特征。XGBoost 分类器配合主动学习选择下一项实验，最终仅用 22 个已标注组分训练，在 14 个新候选的独立测试中成功产出 11 个目标晶体。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。