RAG / 检索增强生成

Beyond Chemical QA: Evaluating LLM's Chemical Reasoning with Modular Chemical Operations

超越化学问答：利用模块化化学操作评估LLM的化学推理

Hao Li, He Cao, Bin Feng, Yanjun Shao, Xiangru Tang, Zhiyuan Yan, Li Yuan, Yonghong Tian, Yu Li

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； International Digital Economy Academy（国际数字经济学院） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； School of AI for Science, Peking University（北京大学科学人工智能学院） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 知识库问答 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ChemCoTBench框架，通过模块化化学操作评估LLM在化学推理中的能力，解决分子优化和反应预测等复杂任务。

Comments Accepted by NeurIPS 2025 Dataset Track, 22 pages, 10 figures