智能强化学习赋能下一代化学语言模型，用于分子设计与合成
ChemCRAFT 是一个 7-14 亿参数的开源化学 LLM，在药物设计任务上优于 GPT-4/Gemini，同时在本地运行，可降低 65% 的云令牌成本。
核心技巧：“认知解耦”——该模型从不记忆大量的化学数据；相反，它学会了在需要时准确地调用 RDKit、反应模板和性质预测器的沙箱。
训练分为两个阶段：首先在 22 个子任务的 ChemCoTBench 轨迹上进行冷启动 SFT，然后进行 SMILES-GRPO 强化学习，采用密集奖励，对支架相似性、官能团保真度、ΔQED/ΔLogP 和合成有效性进行评分。
发布了第一个大规模化学工具使用数据集（ChemToolDataset）；通过教师模型重写轨迹，将原始 API 日志转换为流畅的“假设-行动-观察”叙述。
在 9 项任务基准测试中，ChemCRAFT 达到了开放模型中的 SOTA：功能基团计数 MAE 为 0.03，环系准确率为 100%，分子编辑后 SMILES 等效性为 97%。
在性质引导的优化中，与相同大小的基线相比，Δ溶解度为 1.58，而基线为 0.42，并且为 DRD2/GSK3β 提出了具有药用意义的支架跃迁，沙箱调用次数少于 10 次。
它对专利过期的反应预测副产物和逆合成步骤的准确率超过 50%（top-1），优于 Chemformer/GraphRetro，后者在未映射的底物上会崩溃。
消融实验表明，普通的SFT算法早期就会达到平台期；而主动式RL算法则通过增加工具调用频率不断攀升，并在一般的STEM基准测试中表现出自我纠正能力，而不会出现灾难性的遗忘。
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