Количественная биология >Количественные методы [представлены 4 августа 2026 года] Название: SureRoute: На пути к без галлюцинационной платформе саморазвития для ретросинтеза просмотра HTML (экспериментального) резюме: модели AI, включая крупные языковые модели, все больше интегрируются в процессы научных открытий, однако они по-прежнему подвержены галлуцинации. В экспериментальных науках такие ошибки напрямую превращаются в неисправимую проверку влажной плиты и нерациональное использование ресурсов; в самосовершенствование агентических систем уверенность в том, что ошибка может быть усилена, а не исправлена. Ретросинтез является типичным примером этого режима отказа: существующие модели могут генерировать химически приемлемые маршруты, но не в состоянии надежно определить, какие пути являются экспериментально осуществимыми. Мы определяем formula_bf {химическое галлюцинация} как путь, который представляется действительным, но не работает в условиях конкурирующих реактивных участков, неурегулированной селективности или отсутствия механистической поддержки — провала, во многом невидимого для показателя отзыва@K$. Мы введём formula_BAR_Textbf {SureRout}, химическую проверочную ретросинтезную платформу для подавления химического галлюцинации. SureRout сочетает в себе многомодельный ансамбль, поиск данных и formula_BAR_(Textbf {ChemHarness} — функциональный двигатель химической интуиции для проверки маршрута и первого ранжирования. Если исходить из целевого показателя 350 реальных…
" Сер Рут: к без галлюцинационной платформе самосовершенствования для ретросинтеза &qt;
arXiv: 2609.05450v1 Annuate Type: New Humber Abstract: Models IA, включая большие языковые модели, все чаще включаются в процессы научных открытий, но при этом они по-прежнему подвержены галлюцинациям. В экспериментальных науках такие ошибки напрямую превращаются в неисправимую проверку влажной плиты и нерациональное использование ресурсов; в самосовершенствование агентических систем уверенность в том, что ошибка может быть усилена, а не исправлена. Ретросинтез является типичным примером этого режима отказа: существующие модели могут генерировать химически приемлемые маршруты, но не в состоянии надежно определить, какие пути являются экспериментально осуществимыми. Мы определяем formula_bf {химическое галлюцинация} как путь, который представляется действительным, но не работает в условиях конкурирующих реактивных участков, неурегулированной селективности или отсутствия механистической поддержки — провала, во многом невидимого для показателя отзыва@K$. Мы введём formula_BAR_Textbf {SureRout}, химическую проверочную ретросинтезную платформу для подавления химического галлюцинации. SureRout сочетает многомодельный ансамбль, d