近日，加州大学伯克利分校Omar M. Yaghi院士团队在JACS上发表题为《ChatGPT Chemistry Assistant for Text Mining and the Prediction of MOF Synthesis》的论文。该文通过ChatGPT从深广科学文件中，挖掘出MOF合成条款的具体信息。

以往的辩论答复提供了化学家所需的深广信息，但查找妥协析最关连的细节却异常冗忙。举例，那些对缱绻高度多孔的结晶金属有机框架（MOF）感酷好酷好的东谈主，在清洁动力等领域具有潜在的应用，必须对面目多样实际条款的数百篇科学论文进行分类。

辩论东谈主员昔时曾试图让东谈主工智能接办这项任务；然而，他们使用的说话措置模子需要深广的专科本领学问，况兼将这些模子应用于新的主题意味着要改动技艺。奥马尔-亚吉（Omar Yaghi）过头共事念念望望包括 ChatGPT 在内的下一代说话模子能否提供一种更便捷、更活泼的信息索要步地。

为了分析科学论文中的文本，辩论小组给 ChatGPT 下达了领导或指示，领导它完成三个流程来识别和转头手稿中包含的实际信息。辩论东谈主员经心缱绻了这些领导，以最大遏抑地减少模子作念出响应的倾向（一种被称为幻觉的表象），并确保尽可能作念出最好响应。

在对228篇面目MOF合成的论文进行测试时，该系统索要了26,000多个与制造大概800种此类化合物关连的成分。期骗这些数据，辩论小组考试了一个单独的AI模子，字据这些条款展望MOF的结晶气象。

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临了，为了让这些数据更便捷用户使用，他们还诞生了一个聊天机器东谈主往返应关连问题。辩论小组指出，与以往基于东谈主工智能的使命不同，这项使命不需要编码方面的专科学问。更辛劳的是，科学家们只需退换领导中的叙叙述话，就能鼎新聊天机器东谈主的珍眼力。辩论东谈主员称，这个被他们称为 \"ChatGPT化学助手\"的新系统在其他化学领域也很灵验。

原文题目：ChatGPT Chemistry Assistant for Text Mining and the Prediction of MOF Synthesis，Journal of the American Chemical Society，2023.

原文连结：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.3c05819