成均馆大学联合MIT开发LLM驱动材料合成规划平台，大幅减少试错
成均馆大学Sung Beom Cho教授团队联合水原 Ajou大学及MIT Ju Li教授，开发出基于大语言模型的“闭环材料合成规划平台”，通过检索增强生成提出候选合成配方并用实验反馈迭代改进，已用于全固态电池氧硫化物固态电解质合成（含未报道新候选材料），显著减少实验室失败实验次数。成果发表于《Advanced Materials》。
成均馆大学
共 1 篇 · B910化工 · AI 化学信息库
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成均馆大学Sung Beom Cho教授团队联合水原 Ajou大学及MIT Ju Li教授，开发出基于大语言模型的“闭环材料合成规划平台”，通过检索增强生成提出候选合成配方并用实验反馈迭代改进，已用于全固态电池氧硫化物固态电解质合成（含未报道新候选材料），显著减少实验室失败实验次数。成果发表于《Advanced Materials》。
