该研究旨在发展表达力足够强的三维生成模型，从有限数据中学习复杂过渡态几何并泛化至未见的化学空间。它并非简单用 AI 替代单次过渡态计算，而是构建自动化反应机理研究的基础模块：从二维化学结构出发，由生成模型探索可能的三维过渡态，再经量子化学和动力学计算验证能垒并分析反应路径。该框架有望降低复杂有机反应机理研究对人工试错和专家直觉的依赖，推动计算化学从”人工提出结构、计算验证”向”AI 生成假设、物理验证”的自动化机理发现模式转变。
该研究旨在发展表达力足够强的三维生成模型，从有限数据中学习复杂过渡态几何并泛化至未见的化学空间。它并非简单用 AI 替代单次过渡态计算，而是构建自动化反应机理研究的基础模块：从二维化学结构出发，由生成模型探索可能的三维过渡态，再经量子化学和动力学计算验证能垒并分析反应路径。该框架有望降低复杂有机反应机理研究对人工试错和专家直觉的依赖，推动计算化学从”人工提出结构、计算验证”向”AI 生成假设、物理验证”的自动化机理发现模式转变。