DASyR-LLM：用大语言模型注入领域知识的化学动力学模型发现框架
评分
72提出LLM与SR结合的新框架，并给出明确的迭代效率量化收益，信息增量显著。
实验设计完整，包含多案例验证、消融实验与独立验证集，证据链条扎实。
减少湿实验迭代次数的特性对化工与生物过程建模人员具有直接实用价值。
契合LLM驱动科学发现的热点方向，但作为预印本尚未经过完整同行评审。
来源为arXiv预印本，方法描述清晰且结果可验证，可信度较高。
基础分 80.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 72
精选线 70已入选精选
精选理由
内容新颖、实验充分，对AI辅助科学发现和化工建模具有高参考价值。
AI 点评
「这篇论文的价值在于把LLM从'写代码'延伸到'做科学假设'，对实验成本高昂的化工领域尤其重要。如果你从事动力学建模或AI4Science，值得拿来对比自己的搜索策略；即便不是本行，也能看到领域知识注入AI的一种高效范式。」
速览
化学工程中动力学模型发现依赖准确的速率表达式，但传统符号回归常缺乏领域知识，易探索出物化上不合理的模型。该研究提出DASyR-LLM，将大语言模型嵌入迭代式符号回归算法，由LLM承担候选模型定性物理化学批判与基于化学知识提出新表达式的双重角色。在四个体外案例中将找真模型的迭代数减少41.7%-79.3%，超半数运行中LLM直接提出正确结构，同时独立验证集预测性能保持R²>0.98。这显著降低湿实验成本，为自动化领域感知建模铺路。
- 提出DASyR-LLM框架，将LLM嵌入迭代符号回归，兼具批判与生成双重角色。
- 在异相催化与生物过程四个案例中，找真模型迭代数减少41.7%-79.3%。
- 超过一半运行中LLM直接提出正确模型结构，且预测精度保持R²>0.98。
- 消融实验表明SR组件与LLM规模均有贡献，小型LLM仍能保持较高发现效率。
正文
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