闭合先验 - 后验循环：基于分析驱动 LLM 迭代的自反思分子设计

本文提出一种新型分子设计框架，旨在解决现有 LLM 仅依赖标量反馈进行试错的局限。该系统结合检索增强生成与自反思模块，将第一性原理计算得出的完整物理化学理由（如轨道能量、原子电荷）而非压缩评分反馈至设计循环中。实验表明，该方法在 HOMO-LUMO 能隙目标上实现了极低偏差与百分之百成功率，显著优于基线模型。研究证明，赋予模型理解失败原因的能力，可使迭代设计转变为真正的机理驱动过程，确立了自反思进化的新范式。