arXiv · cs.AI· Heewoong Noh, Gyoung S. Na, Elton Pan, Namkyeong Lee, Chanyoung Park·· 9 小时前
CondMSP：条件感知且资源受限的无机材料合成规划
CondMSP: Condition-Informed and Resource-Aware Inorganic Materials Synthesis Planning
arXiv:2610.15603v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Heewoong Noh, Gyoung S. Na, Elton Pan, Namkyeong Lee, Chanyoung Park
研究任务与主要进展
作者提出CondMSP，将温度、时间与气氛预测用于合成路线生成、检索及炉次约束下的热阶段分配。摘要报告，在共同固定约束下，参考配方恢复率从27.9%提升至32.9%（每个目标3次模拟炉次），并从34.7%提升至40.0%（30次试验）；新增的2,344个目标用于评估超出氧化物主导训练化学体系的泛化能力。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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