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Interaktive Lehrdemo

Wie würden Sie den nächsten Versuch verbessern?

Treffen Sie zwei Molekülentscheidungen, sehen Sie sich die Rückmeldung an und bereiten Sie einen Plan für Ihr eigenes RSI-Experiment vor.

Sie treffen die Entscheidungen; der Browser vergleicht sie mit gespeicherten Referenzen. Diese Demo ruft kein Modell auf und führt kein RSI-Experiment durch.

Zwei Beobachtungen, zwei Kandidaten, eine Molekülfamilie. Der vollständige Benchmark umfasst drei Bedingungen für die bereitgestellten Informationen: korrekt zugeordnet, zufällig vertauscht und kontrafaktisch. Diese Demo verwendet eine Originalbeobachtung und eine kontrafaktische Beobachtung.

  1. Auswählen
  2. Rückmeldung lesen
  3. Ursache untersuchen
  4. Eine Überarbeitung entwerfen
  5. Neue Tests planen

1. Welche Struktur passt zur Beobachtung?

Dieses Lehrbeispiel umfasst 2 Beobachtungen, 2 Kandidaten und 1 Molekülfamilie. Wählen Sie für jeden Betrag des Dipolmoments eine Struktur und vergleichen Sie Ihre Auswahl anschließend mit der Referenz.

Ein gemeinsames Grundgerüst

Die schattierte Stelle muss ergänzt werden. Beide Kandidaten behalten die umgebende Struktur bei.

Maskiertes Grundgerüst: Eine hervorgehobene unbekannte Gruppe verbindet eine Nitrilgruppe mit dem Stickstoffatom eines fünfgliedrigen Rings, der drei Stickstoffatome enthält.
Kandidat 0
Kandidat 0: Eine Nitrilgruppe ist über das Kohlenstoffatom einer Methylengruppe mit dem Ring verbunden.

Methylenbrücke (–CH₂–)

Kandidat 1
Kandidat 1: Eine Nitrilgruppe ist über ein Carbonyl-Kohlenstoffatom mit dem Ring verbunden. Dieses ist über eine Doppelbindung an Sauerstoff gebunden.

Carbonylbrücke (–C(=O)–)

Beide Vorhersagen treffen

Die Werte sind mit B3LYP/def-TZVP berechnete Beträge des Dipolmoments aus QM9S. D steht für Debye. Die genauen Werte hängen auch von der Molekülgeometrie und der elektronischen Struktur ab.

Wählen Sie für jede Beobachtung einen Kandidaten
Beobachtung 1

1.45724 D

Beobachtung 2

5.37590 D

Wählen Sie für jede Beobachtung einen Kandidaten und klicken Sie auf „Meine Auswahl prüfen“.

Ein interaktives Lehrbeispiel mit Ihren eigenen Entscheidungen. Um eine Modellverbesserung zu messen, führen Sie Ihr eigenes System aus und bewerten Sie die überarbeitete Version anhand unabhängiger Molekülfamilien.

Vom bekannten Molekül zur überprüfbaren Aufgabe

Bewahren Sie den vollständigen Moleküldatensatz als Referenz auf, maskieren Sie ein Fragment und bieten Sie gültige Kandidatenstrukturen an. Das Modell muss die angegebenen Eigenschaften nutzen, um eine Ergänzung zu wählen. Durch Änderungen der bereitgestellten Informationen entstehen Vergleiche, die bei der Untersuchung von Fehlern helfen können.

Eine falsche Entscheidung zeigt, wo sich eine Untersuchung lohnt. Sie belegt weder die Ursache noch liefert sie eine bestätigte Erklärung. Testen Sie eine konkrete Hypothese, bevor Sie das System ändern.

Ausführliche Anleitung zur Aufgabenkonstruktion

Der Zusammenhang mit RSI

Nutzen Sie Entwicklungsfeedback, um eine vorgeschlagene Änderung zu testen. Vergleichen Sie das überarbeitete System anschließend an unabhängigen Molekülfamilien. Um rekursive Verbesserung zu untersuchen, prüfen Sie außerdem, ob das aktualisierte System dabei hilft, später bessere Verbesserungen hervorzubringen.

Der Benchmark stellt Aufgaben und bewertetes Feedback bereit. Modell, Fehlerdiagnose, Überarbeitungen und unabhängige Tests gehören zu Ihrem Experiment. Der hier herunterladbare Plan vermerkt diese Experimente als ausstehend.

Den RSI-Mechanismus ansehen

Mit Ihrem Modell verwenden

  1. Laden Sie das Starterpaket zum Lehrbeispiel herunter und entpacken Sie es. Führen Sie das enthaltene Beispiel mit Python 3.9 oder neuer aus.
  2. Ersetzen Sie den Adapter mit fest vorgegebener Auswahl durch Ihr Modell, speichern Sie dessen Vorhersagen und führen Sie das Bewertungsprogramm aus.
  3. Verwenden Sie für eine Forschungsstudie die vollständige Originalquelle und stellen Sie voneinander unabhängige Molekülfamilien für Entwicklung und Evaluation zusammen.

Starterpaket, Code, Modell-Prompts und exportierter JSON-Plan bleiben auf Englisch. Die ausführliche Nutzungsanleitung erläutert das Eingabeformat und die Bewertungsbefehle.

Quelle und Zitierhinweise

Publikation zum Benchmark. Yuhang Xie, Zhiyi Shi, Zeyi Zhang, Zhisheng Qi, Yushun Dong, Yu Wang, Xiongye Xiao. MolP2SBench: Do LLMs Really Reason from Molecular Properties to Structure? arXiv:2610.12522 (2026).

Diese Ressource zitieren

Zitieren Sie die Publikation zu MolP2SBench für dessen Aufgaben und Aufbau. Wenn Sie Daten verwenden, die aus QM9S stammen, zitieren Sie zusätzlich die ursprüngliche QM9S-Publikation und nennen Sie die verwendete Version des Datensatzes. Für jede Quelle gelten eigene Bedingungen für die Nachnutzung. A deep learning model for predicting selected organic molecular spectra · Veröffentlichte Version des QM9S-Datensatzes.

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@misc{xie2026molp2sbench,
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@article{zou2023molecularspectra,
  title = {A deep learning model for predicting selected organic molecular spectra},
  author = {Zihan Zou and Yujin Zhang and Lijun Liang and Mingzhi Wei and Jiancai Leng and Jun Jiang and Yi Luo and Wei Hu},
  journal = {Nature Computational Science},
  year = {2023},
  volume = {3},
  pages = {957--964},
  doi = {10.1038/s43588-023-00550-y},
  url = {https://doi.org/10.1038/s43588-023-00550-y}
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Quelle und Nutzungsbedingungen