Demostración didáctica interactiva
¿Cómo mejorarías el siguiente intento?
Haz dos elecciones moleculares, examina los resultados y prepara un plan para tu propio experimento de RSI.
Tú haces las elecciones; el navegador las compara con referencias almacenadas. Esta demostración no llama a ningún modelo ni ejecuta un experimento de RSI.
Dos observaciones, dos candidatos y una familia molecular. El benchmark completo tiene tres condiciones de evidencia: correcta, permutada y contrafactual. Esta demostración utiliza una observación original y otra contrafactual.
- Elegir
- Leer los resultados
- Diagnosticar
- Preparar una modificación
- Planificar nuevas pruebas
1. ¿Qué estructura corresponde a la observación?
Este subconjunto didáctico contiene 2 observaciones, 2 candidatos y 1 familia de casos: un mismo problema original de reconstrucción y sus observaciones. Elige una estructura para cada magnitud del momento dipolar y compara tus elecciones con las respuestas de referencia.
Un esqueleto común
La zona sombreada es la parte que hay que completar. Ambos candidatos conservan la estructura circundante.
Puente de metileno (–CH₂–)
Puente de carbonilo (–C(=O)–)
Observación 1
Observación original
- Tu elección
- Respuesta de referencia
- Candidato 1
–C(=O)–
Observación 2
Observación contrafactual
- Tu elección
- Respuesta de referencia
- Candidato 0
–CH₂–
Tu resultado corresponde a las dos observaciones didácticas de este recorrido.
Convertir estos resultados en un plan.
Elige una pregunta, redacta un cambio y decide cómo probarlo. Este recorrido prepara un plan para tu propio modelo y tus herramientas.
Diagnosticar
Guarda tu plan antes de cambiar las elecciones moleculares o la vía de diagnóstico; cualquiera de esos cambios borra el plan seleccionado.
Elige una posible explicación para ponerla a prueba. Cada vía propone una modificación y una forma de evaluarla.
Preparar una modificación
Prompt del modelo (en inglés)
Opcional: modificar el propio método de mejora
En un estudio de RSI, I representa tu procedimiento de mejora. El cambio propuesto a continuación se refiere a cómo ese procedimiento evalúa las modificaciones de tu sistema de resolución.
Estas reglas son propuestas. Solo los resultados de desarrollo permitidos pueden guiar la selección. El procedimiento I1 instalado debe generar, probar o seleccionar realmente una modificación posterior del sistema de resolución. Una regla propuesta o un archivo editado no demuestran una ejecución recursiva. Ver el mecanismo de RSI.
Planificar la siguiente prueba
Siguiente ronda de desarrollo permitida
Los resultados orientan tu proceso de modificación
Por preparar: seleccionar familias de desarrollo independientes y realizar la comparación prevista.
Auditoría final protegida con familias nuevas
Fuera del ciclo de mejora
Una vez terminado el desarrollo, evalúa el artefacto seleccionado y congelado con un evaluador externo fijo, en grupos independientes de familias nuevas. No uses los resultados de la auditoría para elegir o instalar modificaciones.
Por preparar: obtener familias nuevas y realizar la evaluación independiente después del desarrollo.
Incluye tus intentos, las referencias públicas y la propuesta elegida. La ejecución y la evaluación quedan pendientes. El ejemplo inicial no importa este plan; debes aplicarlo en tu propio flujo de investigación.
Siguiente paso: ejecutar el paquete inicial local con tu agente. El paquete puntúa las predicciones; tu propio proceso lleva el plan a la práctica.
Leer o copiar el plan JSON (en inglés)
Cambiar una elección molecular o esta vía de diagnóstico borra el plan seleccionado. Los intentos anteriores del visitante permanecen en el registro de la sesión de la página.
Chemical reference (English)
The candidate reference values
| Candidate | Reference value |
|---|---|
| Candidate 0 | 5.37590 |
| Candidate 1 | 1.45724 |
Computed dipole magnitudes from QM9S at B3LYP/def-TZVP.
This reference table opens after you commit both choices. Keep it with the evaluator when running your own model.
What this pair can teach
The reference targets differ while the candidate set stays fixed. Checking both observations makes the answer pattern visible.
Net dipole depends on molecular geometry and electronic structure together. A rule based only on the presence of a carbonyl group is unreliable. Explaining this pair’s difference requires further chemical analysis.
Source records and limits (English)
- Observation 1: observación original
MCB_QM9_A3_49E99A99315E5E96 - Observation 2: observación contrafactual
MCB_QM9_A3CF_1D2CC3D6DB111D41
- One public teaching family, selected after inspecting a documented failure; not a representative performance sample.
- Labels and feedback are public. Repeating this example after seeing the reference is not a hidden test or evidence of improvement.
- A changed answer is not by itself proof of evidence use; a wrong answer does not identify its cause.
- No model calls, self-modification runs or new molecular calculations are performed by this demo.
Un caso didáctico interactivo basado en tus elecciones. Para medir la mejora de un modelo, ejecuta tu propio sistema y evalúa su versión modificada en familias de casos independientes.
De una molécula conocida a una tarea verificable
Conserva el registro molecular completo como referencia, oculta un fragmento y ofrece estructuras candidatas válidas. El modelo debe usar las propiedades proporcionadas para elegir cómo completar la estructura. Cambiar las evidencias permite hacer comparaciones que ayudan a investigar los errores.
Una elección incorrecta indica dónde investigar. No establece la causa ni proporciona una explicación verificada. Pon a prueba una hipótesis concreta antes de modificar el sistema.
Guía detallada de construcciónSu relación con RSI
Usa los resultados de desarrollo para probar un cambio propuesto y después compara el sistema modificado en familias moleculares independientes. Para estudiar la mejora recursiva, comprueba también si el sistema actualizado ayuda a producir mejores cambios posteriores.
El benchmark proporciona tareas y resultados puntuados. Tu experimento aporta el modelo, el diagnóstico, las modificaciones y las pruebas independientes. El plan que descargas aquí registra esos experimentos como pendientes.
Ver el mecanismo de RSIUsarlo con tu modelo
El paquete inicial, el código, los prompts del modelo y el plan JSON exportado permanecen en inglés. La guía de uso detallada explica el formato de entrada y los comandos de puntuación.
Fuente y referencia bibliográfica
Artículo del 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).
Citar este recurso
Cite el artículo de MolP2SBench por las tareas y el diseño del benchmark. Si utiliza registros derivados de QM9S, cite también el artículo original de QM9S e indique la versión del conjunto de datos. Cada fuente tiene sus propias condiciones de reutilización. A deep learning model for predicting selected organic molecular spectra · Versión del conjunto de datos QM9S.
Copie las referencias que aparecen a continuación o descargue el archivo BibTeX de arriba.
@misc{xie2026molp2sbench,
title = {MolP2SBench: Do LLMs Really Reason from Molecular Properties to Structure?},
author = {Yuhang Xie and Zhiyi Shi and Zeyi Zhang and Zhisheng Qi and Yushun Dong and Yu Wang and Xiongye Xiao},
year = {2026},
eprint = {2610.12522},
archivePrefix = {arXiv},
primaryClass = {physics.chem-ph},
url = {https://arxiv.org/abs/2610.12522}
}
@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}
}