生成式模型预测未见化学反应过渡态的新方法

bravo_abad · x · 2026-08-13

生成式模型在预测化学反应过渡态几何结构时，一旦遇到训练集外的新元素或过渡金属，泛化性能往往会急剧下降。

针对这一痛点，Samir Darouich 等研究者提出了一种数据高效的改进方法：先在平衡构象而非真实反应数据上进行预训练。具体而言，研究人员将分子的构象人为组合成“伪反应”——以一个构象作伪反应物，最高能量构象作伪过渡态，最低能量构象作伪产物。这种预训练方式让模型在微调接触稀缺的真实过渡态数据前，就能学习到真实的几何结构与成键环境，从而显著提升泛化能力。