在一个分解反应网络中，MolGEN 用 12 次量子化学评估发现比传统方法更多有效过渡态；对照方法需要 1156 次评估。
可快速提出低能垒路径的模型，可能缩短催化剂设计、合成路线探索和反应机理研究。
它强化 2035 年自治实验室：智能体不仅选择实验，还能提出此前未枚举的反应路线。
- 单个案例的搜索优势不能直接外推到复杂反应；生成路径仍需要高精度计算和实验验证。
来源链接用于核查事实，不代表 2049.ai 认同来源机构的全部判断。
信号 / 029
生成模型开始寻找化学反应的中间道路
化学 AI 正从预测最终产物走向解释“反应如何发生”，这更接近真正的实验规划。
领域人工智能
时间尺度2—5 年
判断状态判断增强
证据置信度81%
这个分数代表什么？
它综合衡量来源可靠性、交叉验证程度、技术成熟度与扩散迹象，用于表达当前证据强弱，不代表事件发生概率。