Краткое содержание

arXiv:2511.12770v1 Тип: новая работа Аннотация: Понимание и постоянное уточнение мультимодальных молекулярных знаний имеет решающее значение для прогресса в биомедицине, химии и материаловедении. Молекулярные языковые модели (MoLM) стали мощным инструментом в этих областях, интегрируя структурные представления (например, строки SMILES, молекулярные графы) с богатыми контекстными описаниями (например, физико-химическими свойствами). Однако MoLM могут кодировать и распространять неточности из-за устаревших корпусов для обучения, извлеченных из веба, или злонамеренного манипулирования, ставя под угрозу последующие конвейеры открытий. Хотя редактирование знаний исследовалось для ИИ общего назначения, его применение к MoLM остаётся неисследованной областью, представляющей уникальные проблемы из-за многогранной и взаимозависимой природы молекулярных знаний. В данной статье мы делаем первый шаг к редактированию MoLM для двух критически важных задач: генерации подписей к молекулам и генерации молекул по описанию. Чтобы решить специфические для молекул проблемы, мы предлагаем