近日，我校化工学院本科生崔东旭在学院李乔老师团队的指导下，于国际化学信息领域权威期刊《Journal of Chemical Information and Modeling》（JCIM）发表题为“Can Reasoning Power Significantly Improve the Knowledge of Large Language Models for Chemistry?—Based on Conversations with LLMs”的论文。该研究系统评估了五种前沿推理增强型大语言模型（LLM）在化学领域的认知能力，并对当前学界广泛应用的“提示词工程”提出了全新的见解。
研究团队针对Deepseek-R1-0528、OpenAI-o4-mini、Gemini-2.5-pro等五种国际顶尖推理增强型大语言模型（LLM），设计了涵盖分子结构转换、几何构型判断、物化性质预测、光谱分析乃至晶体文件生成的九项关键化学任务测试方案。为保障结论的普适性与可靠性，团队精心构建了含747个不同难度问题的测试集，累计完成13590次独立测试，最终以超高数据体量对当前大语言模型的化学认知能力展开全面评估。这项研究结果表明，在与推理式大语言模型协作时，我们或许应给予模型本身更多信任；未来研究重点或需从外部“对话艺术”转向模型内部“领域知识内化”——即开发针对特定科学领域的深度优化训练范式，这才是推动AI在科学发现中承担更核心角色的关键。
近年来，学校致力于营造良好的科研创新氛围，通过举办高水平学术讲座、设立“大学生科研能力培养计划项目”、鼓励学生加入教师科研创新团队、深度参与高水平研究项目等多元化举措，为学生搭建理论与实践深度融合的成长平台。崔东旭同学以第一作者身份在SCI二区期刊发表论文，是学校科研育人成效的生动例证，为全校学子树立标杆，进一步激发了校园科研创新活力，推动我校人才培养质量持续提升。
