Large language models do not replace chemists in a closed-loop catalysis experiment
大規模言語モデルは、複雑なクローズドループ触媒実験のナビゲーションにおいて優れた速度とコスト効率を示したものの、サイレントエラーや論理的不整合によって最も活性の高い触媒組成の発見において人間の専門家に打ち勝つことはできず、これは現在のLLMが自律的な代替手段ではなく、専門家による監視を必要とする補完的なツールとして最適であることを示している。