综述梳理LLM与智能体用于多模态材料数据提取的进展与局限。
资讯摘要
一篇综述梳理了从规则流水线、NLP模型、Transformer编码器到大语言模型与智能体系统的材料信息提取方法演进，覆盖文本、表格和图像等多模态。作者讨论了这些方法对构建材料数据库与知识图谱、材料问答、AI科研助手及与自主实验室闭环优化的支撑，并评估了数据集质量、提取精度与计算成本，给出构建可靠可扩展流水线的实践建议。
要点速读
- 综述追踪材料数据与知识提取方法从启发式规则、NLP、Transformer编码器到LLM与智能体系统的演进，支持文本、表格、图像多模态提取。
- 这些进展支撑大型可查询材料数据库与知识图谱、材料科学通用问答、AI科研助手，以及与自主实验室结合的闭环优化与发现。
- 作者评估了所生成数据集的提取精度与计算成本，指出样本级全四面体提取、可靠基准数据集稀缺、跨模态术语不统一等开放挑战。
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采集于 2026/10/23 08:00:11（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。