摘要
反应机理由解释化学转化的基元反应序列组成，掌握其逻辑对提升大语言模型（LLM）的化学智能至关重要。针对现有化学 LLM 侧重粗粒度反应预测导致物理不一致，以及专用小模型泛化能力受限的问题，本文构建了大规模反应机理推理数据集，并基于福山高级有机反应机理书建立了高难度基准 FukuyamaBench。实验表明，经微调的 Qwen3-30B-A3B 在该基准上显著超越专用模型，证明机理感知训练能大幅增强 LLM 的化学推理能力。
AI 推荐理由
论文核心在于提升 LLM 在化学反应机理上的逐步逻辑推理能力，构建专用数据集与基准进行测试。
研究机构
Department of Computer Science, Princeton University, Princeton, NJ, 08540, United States
论文信息