Resonance：通过蒸馏与自训练提升小分子合成反应预测的鲁棒性研究

Resonance 模型利用前沿监督启动开源模型的前向反应预测，显著提升小分子药物设计的推理能力。 该模型通过蒸馏教师模型的推理轨迹并结合自验证输出训练，将接近零准确率的基座模型转化为有效的反应预测器，且强学生模型仅靠蒸馏即超越教师。 研究表明准确性未带来鲁棒推理，小模型易在质疑下放弃正确答案，凸显化学推理模型评估需兼顾答案准确率与推理鲁棒性。