前 LLM 时代 NLP 模型可从致幻剂体验报告反推药物身份

Josikinz · x · 2026-10-03

研究者 Josikinz 介绍了一项将 NLP 用于药物主观体验研究的工作：基于去标识化的致幻剂体验报告（trip reports），用前 LLM 时代的老式语义模型预测报告背后的具体药物，准确率比随机猜测高出一个数量级。错判也非随机——主观体验相似的药物（如 MDA 常被误判为 MDMA）容易混淆。

在验证了基于报告嵌入的药物区分能力后，团队进一步用 PLSR 建立生物化学指标与主观体验之间的协方差映射，比较各药物在多维主观效应空间中的相对位置。