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框架旨在弥合化学反应与文本之间的差距。实验结果表明，与先前模型相比，ReactGPT在解决化学反应问题和生成结构正确的高质量文本方面表现出色。

让AI理解放射科医学偏好

放射学报告对医生的诊断意义重大，但人工撰写不仅负担重且易出错，现有的自动报告生成技术RRG（Radiology Report Generation）方法多基于监督回归或注入额外知识，生成报告难以契合医生多元偏好。

为应对这一挑战，TeleAI提出多目标偏好优化（MPO），将预训练的报告生成模型根据多个人类偏好进行调整，具体通过多维奖励函数来微调，并通过多目标强化学习（RL）进行优化，从而使模型能够在不同的偏好条件下生成符合特定医生偏好的报告。

研究通过引入两个新的模块来实现与人类偏好的对齐。首先，设计了一个偏好向量融合（PVF）网络，它位于标准的Transformer编码器和解码器之间，利用多头注意力机制和残差连接将偏好向量与编码后的图像特征融合，实现条件生成。其次，提出了一个多目标优化（MOO）模块，该模块使用偏好向量表示偏好权重，并通过点积操作将多维奖励与偏好向量线性组合，形成加权的多目标奖励函数。然后，通过强化学习（RL）算法优化这个加权奖励函数，引导RRG模型与偏好向量对齐。

在训练阶段，模型通过随机采样多样化的偏好向量并优化加权多目标奖励函数进行对齐，从而在整体偏好空间上获得最优策略。在推理阶段，模型能根据给定的偏好向量生成符合特定偏好的报告，无需进一步微调。这种方法不仅能够生成符合人类偏好的报告，而且在单个模型内无需额外的微调即可适应不同偏好，实现了在两个公共数据集上的性能达到了最先进的水平。

人工智能与化学、医疗等交叉学科的结合，能够为各领域的研究工作带去新方法和新视角，为解决复杂问题提供更全面的思路和方向，为培养复合型人才提供实践土壤。未来，TeleAI将结合中国电信在算力、数据、应用场景等多方面的优势,持续推进这种跨学科的合作模式，推动人工智能研究不断开创新的局面。