化学、生物与自动化实验室
突破级
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SciCore-Mol 针对科学 LLM 处理分子数据时的结构性问题：把拓扑分子和连续反应信息压成离散文本会造成信息损失和语义噪声。
框架把 topology-aware perception、latent diffusion-based molecular generation 和 reaction-aware reasoning 三个模块以 learned representation interfaces 接入 LLM backbone，而不是仅依赖文本工具反馈。
实验覆盖 molecular understanding、generation、reaction prediction 和 general chemistry knowledge，目标是让 8B 开源系统在化学任务上获得更系统的专家能力。
它值得正式收录，因为它提供了“LLM + 可插拔科学认知模块”的体系结构样板，比普通化学问答或分子属性预测更接近可复用 scientific-agent substrate。