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现代化学探索的革命：LLM-EO助力高效化学空间优化 在现代科学研究中，化学空间的探索一直是化学发现和材料科学的核心挑战之一。特别是在过渡金属配合物（TMCs）的设计中，庞大的化学空间使得多目标优化变得异常困难。为了解决这一难题，「深度原理」（Deep Principle）和康奈尔大学的研究团队共同开发了一种名为LLM-EO（Large Language Model for Evolutionary Optimization）的新型工作流程算法，该算法充分利用了大型语言模型（LLM）的生成和预测能力，显著提升了化学空间探索的效率。 LLM-EO的工作原理 LLM-EO是一种...