University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Predicting Scale-Up of Metal-Organic Framework Syntheses with Large Language Models

利用大语言模型预测金属有机框架合成的可扩展性

Peter Walther, Hongrui Sheng, Xinxin Liu, Bin Feng, Reid Coyle, Xinhua Yan, Kyle Smith, Harrison Kayal, Shyam Chand Pal, Zhiling Zheng

机构 * Department of Chemistry, Washington University（华盛顿大学化学系） ； Fudan University（复旦大学） ； Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系） ； College of Chemistry and Materials Science, Fujian Normal University（福建师范大学化学与材料科学学院） ； Institute of Materials Science & Engineering, Washington University（华盛顿大学材料科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文提出ESU-MOF数据集和正例未标记学习策略，通过大语言模型预测MOF合成的可扩展性，准确率达91.4%，助力工业级MOF发现。

Multi-Distribution Robust Conformal Prediction

多分布鲁棒共形预测

Yuqi Yang, Ying Jin

机构 * Mathematics Department, The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学数学系） ； Department of Statistics and Data Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学统计与数据科学系） ； Data Science, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA（宾夕法尼亚大学数据科学） 纠错

AI总结 研究在多源分布下构建一致有效的共形预测集问题，提出最大\(p\)聚合方案，证明其最优性并给出学习一致性分数算法，实验表明该方法能在多分布上提供有效覆盖率且减小集合大小。

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