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百度搜索网站介绍,网站编辑的岗位职责,90设计app,网站开发建站微信公众号小程序【导读】北大团队发布化学大模型基准SUPERChem#xff0c;这是一个多模态、高难度的化学推理基准。它针对现有化学评测的不足#xff0c;系统构建了评估大语言模型化学推理能力的新体系。测试结果显示#xff0c;前沿模型如GPT-5准确率仅38.5%#xff0c;与低年级本科生水平…【导读】北大团队发布化学大模型基准SUPERChem这是一个多模态、高难度的化学推理基准。它针对现有化学评测的不足系统构建了评估大语言模型化学推理能力的新体系。测试结果显示前沿模型如GPT-5准确率仅38.5%与低年级本科生水平相当且在高阶化学推理环节存在短板。该基准为模型优化提供了方向。2025年随着开源推理模型DeepSeek-R1推出LLM在「深度思考」范式下快速发展其在自然科学领域的应用已从简单问答转向复杂推理。然而现有通用科学基准趋于饱和化学专用基准多关注基础能力与化学信息学任务缺乏对深度推理的系统考察。从基础教育、化学奥林匹克竞赛到高等教育化学学习强调知识综合运用与多步推理是评估推理能力的理想场景。设计高质量评估题目需融合抽象概念与具体情境构建层层递进的推理链对出题者专业素养要求极高。近日北京大学化学与分子工程学院联合计算中心、计算机学院、元培学院发布化学大模型基准SUPERChem。该基准针对当前化学评测中题目难度有限、多模态与推理过程评估缺失等不足系统构建了专注评估大语言模型 (LLM) 化学推理能力的新体系旨在推动化学智能评测的深入发展。论文链接https://arxiv.org/abs/2512.01274数据集https://huggingface.co/datasets/ZehuaZhao/SUPERChem平台网站https://superchem.pku.edu.cn研究团队依托北京大学化学学院水平顶尖的本科生和研究生群体充分发挥其扎实学科功底与丰富解题命题经验对已有题目素材进行准确评估与合理优化共同构建了SUPERChem基准填补了化学深度推理评估的空白。一、SUPERChem总览与例题数据构建SUPERChem题库的三阶段审核流程SUPERChem题库由北大化学专业近百名师生共建涵盖题目编写、解析撰写及严格的三阶段审核。题目源自非公开试题与专业文献改编并采用防泄漏设计避免LLM依赖记忆或从选项逆推。针对化学信息的多模态特点同步提供图文交错与纯文本版本的对齐数据集支持探究视觉信息对推理的影响。目前SUPERChem先期发布500道专家级精选题目覆盖结构与性质、化学反应与合成、化学原理与计算、实验设计与分析四大化学核心领域。为细粒度评估LLM思考过程SUPERChem引入推理路径一致性Reasoning Path Fidelity, RPF指标团队为每道题目撰写了含关键检查点的详细解析通过自动化评估模型思维链与解析的一致性判别模型是否真正「理解」化学。二、评测结果前沿模型接近低年级本科生水平不同模型推理一致性存在差异前沿模型在SUPERChem上的表现评测显示SUPERChem具有较高难度与区分度。在北京大学化学专业低年级本科生闭卷测试中人类准确率为40.3%。参与评测的前沿模型中表现最佳的GPT-5 (High)准确率为38.5%表明其化学推理能力仅与化学专业低年级本科生水平相当尚未超越人类基础专业认知。前沿模型的正确率与RPF关系分析RPF指标可见不同模型推理过程质量差异明显Gemini-2.5-Pro和GPT-5 (High)在取得较高准确率的同时其推理逻辑也更符合专家路径而DeepSeek-V3.1-Think虽然准确率相近但RPF得分相对较低反映其更倾向通过启发式路径得出结论。多模态信息的「双刃剑」效应输入模态对不同模型的影响在依赖多模态输入的题目中视觉信息对不同模型影响各异对Gemini-2.5-Pro等强推理模型图像输入可提升准确率对GPT-4o等推理能力较弱的模型图像信息反而造成干扰。这提示在科学任务中需根据模型能力匹配合适的输入模态。三、推理断点分析模型倒在了哪一步为进一步探究LLM推理失败的深层原因研究团队进行了推理断点分析。结果表明前沿模型的推理断点集中于产物结构预测、反应机理识别、构效关系分析等高阶化学推理环节反映出当前LLM在涉及反应性与分子结构理解的核心任务上仍存在短板。推理断点所属化学能力分布四、总结综上所述SUPERChem为系统评估大语言模型的化学推理能力提供了细致、可靠的基准。评测结果指出当前前沿模型的化学能力仍处于基础水平在涉及高阶化学推理能力的任务上存在明显局限为后续模型的针对性优化提供了明确方向。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】