Large language models do not replace chemists in a closed-loop catalysis experiment
Hoewel grote taalmodellen superieure snelheid en kostenefficiëntie demonstreerden bij het navigeren door een complex gesloten katalyse-experiment, slaagden ze er niet in menselijke experts te overtreffen in het ontdekken van de meest actieve katalysatorformuleringen vanwege stille fouten en logische inconsistenties, wat aangeeft dat LLM's momenteel het beste dienen als complementaire hulpmiddelen die toezicht van experts vereisen in plaats van als zelfstandige vervangingen.