文章主题：ChatGPT, 化学知识, SMILES转换
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编者按：
🌟偶尔一瞥论文视角，往往比深入研究更具惊喜。你永远猜不透那些观点如何在学术殿堂熠熠生辉，就像这篇一样：👀尽管我早察觉ChatGPT的学术伪装游戏，没想到它竟能在期刊上大放异彩。📚每一篇看似寻常的观点背后，都藏着知识的闪光，等待我们去探索和挖掘。🎓
🌟探讨ChatGPT在化学领域的实力🚀，以下是对其进行五轮测试后的观察摘要：1️⃣ **任务一：基础概念解析** – ChatGPT对化学元素和反应机制展现出了扎实的理解，提供详尽的解释。2️⃣ **任务二：化学方程式推导** – 简洁明了的步骤演示，帮助理解复杂的化学平衡过程。3️⃣ **任务三：实验设计模拟** – 通过实例展示了其在实验设计方面的逻辑思维能力。4️⃣ **任务四：化学结构分析** – 准确识别并解释化合物结构，展现高级解析技巧。5️⃣ **任务五：化学安全指导** – 提供实用的安全建议，显示了对化学风险的敏锐洞察。ChatGPT在化学知识上的表现令人印象深刻，不仅覆盖广泛，而且在关键领域展现出专业水平。它的学习能力和适应性无疑为教育和研究提供了新的可能。 若要了解更多关于其在化学领域的应用，不妨探索ChatGPT如何帮助解决实际问题或挑战。记得关注相关领域的最新动态哦！📚🔍
有机分子的SMILES表示1. 试图将一个复合名称转换为SMILES化学表示法的提问：
What is theSMILES representation of {compound name} ?
2. 试图将SMILES转换为化学名称的提问方式：
What isthecompound name whose theSMILES representation is {SMILES} ?
来看看ChatGPT的回答，绿色代表回答正确，结论：不及格
提问方式：
What istheoctanol−water partition coefficient of the {compound name} ?
结果如下，这里不同颜色代表来自不同参考文献，至于准确度，各位自己评价吧：
提问方式：
What is the geometry of the coordination compound {compound}?
结果如下，这个基本还是及格的，可能因为测试数据量不大：
文章测试的另外两项任务是“聚合物水溶性”和“分子点群”信息，感兴趣的小伙伴可以在文末链接查看原文。
🌟ChatGPT表现优劣全在这些关键点💡：精准与否，首先依赖于明智的引导——确保它指向正确答案而非歧途。🔥对于热门话题，ChatGPT如鱼得水，快速响应。但对于那些数据库边缘或模型训练不足的细分领域，其准确度可能会稍逊一筹🌈。每个问题背后都是一份细致的数据考量和深度学习的考验。🚀优化算法，扩充知识库，ChatGPT未来的表现将更上一层楼！记得持续跟进，探索其无限可能！📚
🌟化学界的未来在于拥抱大语言模型🌍，而非恐惧它的崛起。实验与计算科学家的角色并非会被AI取代，而是需要与之携手，巧妙地利用这些智能工具来增强而非替代他们的核心技能。🚀通过集成人工智能，我们能更有效地应对那些棘手的、长期困扰科研者的问题，减轻负担，加速问题的解决进程。别让技术吓跑创新，而应让它成为推动科学进步的强大引擎🔥！
原文链接：
https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c00285
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