该研究开发了一种基于多模态多任务语言模型，可通过多种光谱数据（1H-NMR、13C-NMR、IR）及化学式预测分子结构，准确率媲美专家，达到96%的Top-1准确率。该模型融合不同光谱数据，并利用多任务学习框架，提高了对缺失数据和稀疏数据集的鲁棒性。该研究为药物发现、天然产物分析和材料化学等领域提供了AI辅助结构解析的新途径。发表于 2025年06月02日

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