融合大语言模型的功能化高分子结构精准智能编辑与合成一体化模型。
针对当前高分子结构字符化表征方法生成分子化学合理性差的技术难题，创新提出面向功能化高分子的强鲁棒性字符化分子结构表征方法，相较传统SMILES方法具有生成有效性高、反应路径合理、可拓展性强的技术优势。
基于上述表征方法，构建融合大语言模型的功能化高分子智能编辑自反馈模型，显著提升分子生成的结构准确性、新颖性和化学有效性，进一步结合逆合成预测技术，形成功能化高分子结构精准智能编辑与合成一体化模型。
