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本文提出了一种多智能体大语言模型流水线，能够自动生成并验证化学反应规则，将标准分类从68类扩展至14,073类，无需人工策展，在未见反应上达到97.7%的分类准确率。
本文提出ConRetroBert，一种用于基于模板的单步逆合成的双编码器框架，使用对比预训练和列表排序来提高模板预测准确性，在USPTO-50k基准上达到最高75.4%的top-1准确率，同时保持可解释性。