MAIL: Memory-driven, Adaptive, Incremental, and Literature-grounded Framework for Hypothesis Generation in Chemistry
作者: Mahdi Babaei, Xueshen Li, Yutao Kuang, Jolene P. Reid, Yu Gan
分类: cs.AI
发布日期: 2026-08-28
💡 一句话要点
提出MAIL框架以解决化学假设生成中的知识导航问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 假设生成 化学文献 大型语言模型 记忆增强 自动化推理 科学研究 创新性
📋 核心要点
- 现有方法在化学假设生成中面临知识导航效率低下和创新性不足的问题，限制了其应用。
- 本文提出的MAIL框架通过记忆驱动的推理过程，动态积累和重解释知识，从而生成高质量假设。
- 在TOMATO-Chem和HN-NS数据集上，MAIL框架生成的假设在科学质量和创新性上均优于现有方法，获得了最高的专家评估分数。
📝 摘要（中文）
随着化学文献的不断增加，生成新颖且有影响力的假设变得尤为重要。然而，如何高效地在庞大的知识库中导航以形成高质量的实验性见解成为瓶颈。尽管大型语言模型（LLMs）在此任务中展现出潜力，但现有方法往往依赖于静态的灵感语料库、预定义的启发式方法或繁琐的人机协作流程，限制了可扩展性和创新性。本文提出了一种自动化的方法，即记忆增强、自适应、增量和基于文献的（MAIL）框架，用于化学中的假设生成。MAIL方法将假设生成视为一个时间上有根基的、以记忆驱动的推理过程，假设从不断积累和重新解释先前知识的演变概念路径中产生。我们在公共的TOMATO-Chem数据集和新近整理的高新颖性自然/科学挑战（HN-NS）数据集上评估了MAIL框架，结果表明MAIL生成的假设在结构上连贯且机制上合理，科学质量的专家评估得分最高，显示了LLMs在化学领域自主探索和生成创新假设的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决化学假设生成中知识导航效率低下和创新性不足的问题。现有方法依赖静态语料库和繁琐的人机协作流程，限制了假设生成的可扩展性和创新性。
核心思路：MAIL框架通过记忆增强的方式，将假设生成视为一个动态的推理过程，允许系统在生成假设时不断积累和重解释已有知识，从而提高假设的质量和创新性。
技术框架：MAIL框架包括多个模块，首先是知识积累模块，负责从文献中提取信息；其次是推理模块，基于积累的知识生成假设；最后是评估模块，对生成的假设进行科学性和创新性的评估。
关键创新：MAIL框架的核心创新在于其动态记忆驱动的推理过程，与传统方法的静态知识库形成鲜明对比，使得假设生成更加灵活和创新。
关键设计：在MAIL框架中，采用了特定的损失函数来优化假设生成的质量，并设计了适应性参数以调整模型在不同数据集上的表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，MAIL框架在TOMATO-Chem和HN-NS数据集上表现优异，生成的假设在结构连贯性和机制合理性方面均优于现有方法，获得了最高的MIOS和MPOS分数，并在科学质量的专家评估中取得了最佳成绩，显示出显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究的MAIL框架具有广泛的应用潜力，尤其是在化学研究、药物发现和材料科学等领域。通过提高假设生成的效率和创新性，MAIL框架能够帮助研究人员更快地发现新颖的科学问题和解决方案，推动科学研究的进展。
📄 摘要（原文）
The ever-expanding volume of the chemical literature offers unprecedented opportunities to generate novel and impactful hypotheses. However, the bottleneck lies in efficiently navigating this vast knowledge base to formulate high-quality, experimentally meaningful insights. While Large Language Models (LLMs) show promise for this task, existing methods often rely on static inspiration corpora, predefined heuristics, or laborious human-in-the-loop pipelines and decision-support frameworks that limit scalability and novelty. In this work, we propose an automated approach, a Memory-augmented, Adaptive, Incremental, and Literature-grounded (MAIL) framework for hypothesis generation in chemistry. Our MAIL method formulates hypothesis generation as a temporally grounded, memory-driven reasoning process, where hypotheses emerge from an evolving conceptual path that continuously accumulates and reinterprets prior knowledge. We evaluated the MAIL framework on a public TOMATO-Chem dataset and a newly curated and disseminated high-novelty nature/science challenge (HN-NS) dataset. Across both datasets, MAIL generates structurally coherent and mechanistically plausible hypotheses, achieves the highest MIOS and MPOS by more effectively recovering the central ideas and methodological elements of the historical target hypotheses, and obtains the highest overall expert-evaluation scores for scientific quality. These results demonstrate the potential of LLMs to autonomously explore chemical domains and generate hypotheses that are both innovative and chemically plausible.