电催化中的大型语言模型
大型语言模型是现代技术的杰出代表，对现代社会的各个领域产生了重大影响。这些由数十亿个神经元构建的模型，融合了人类迄今为止积累的大量知识，拥有与世界各地的畅地交谈的卓越能力。它们具有与人类相似的智能，能够应对现代社会的各种挑战，在各个领域都具有巨大的应用潜力。
近日，新西兰奥克兰大学王子云教授团队对大型语言模型在电催化领域的潜在应用进行了深入研究。本篇展望旨在阐明这些人工智能驱动的模型如何帮助研究人员深化对催化的理解并推进智能催化剂设计。该研究首先考察了传统实验方法和多尺度模拟方法的局限性，例如资源消耗高、进展缓慢以及人的能力限制。随后，该研究强调了大型语言模型在电催化研究中的显著优势。这些模型可以超越人类的认知极限，理论上可以积累无限的知识。尽管它们潜力巨大，但仍存在诸如平衡泛化和领域特异性以及文本限制等挑战。为了应对这些挑战，本文介绍了多模态大型语言模型的发展及其在电催化研究中的具体应用。这些应用包括与实验者的直接交互、基于实验反馈的持续优化、预训练模型的微调以及与视觉编码器的多模态数据集成。
论文强调了多模态大型语言模型在光谱分析、实验路径设计、过渡态搜索、分子结构设计、催化剂优化、问题诊断等领域的巨大潜力。总之，多模态方法在催化领域具有广阔的应用前景，可以整合各种数据源，为催化剂设计、反应机理研究、反应条件优化等提供强有力的工具和技术支持。本文还讨论了大型语言模型在科学研究中的作用和未来发展趋势。虽然这些模型在知识积累方面表现出色，但与科学家相比，它们在创造新知识方面仍存在不足。大型语言模型应与实验和模拟方法深度结合，以增强其预测能力和多模态学习能力。这种结合将使大型语言模型能够更全面地协助研究人员，从而加速科学研究的发展。这一发展趋势不仅有助于提高科研的效率和准确性，也将为科学界带来更多的创新和突破。该论文发表在《催化学报》上。
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