SpectrumWorld：面向光谱学的人工智能基础
机器学习
2025-09-29 v4 人工智能
摘要
深度学习对光谱学具有巨大潜力，然而这一新兴领域的研究与评估往往缺乏标准化的形式。为解决这一问题，我们引入了SpectrumLab，这是一个旨在系统化并加速光谱学深度学习研究的开创性统一平台。SpectrumLab集成了三个核心组件：一个包含基础数据处理与评估工具及排行榜的综合Python库；一个创新的SpectrumAnnotator模块，可从有限的种子数据生成高质量基准；以及SpectrumBench，一个涵盖14项光谱任务和10余种光谱类型的多层基准测试套件，其光谱数据精选自超过120万种不同的化学物质。在SpectrumBench上对18个前沿多模态LLM进行的全面实证研究揭示了当前方法的关键局限性。我们希望SpectrumLab能成为未来深度学习驱动光谱学发展的重要基础。
引用
@article{arxiv.2508.01188,
title = {SpectrumWorld: Artificial Intelligence Foundation for Spectroscopy},
author = {Zhuo Yang and Jiaqing Xie and Shuaike Shen and Daolang Wang and Yeyun Chen and Ben Gao and Shuzhou Sun and Biqing Qi and Dongzhan Zhou and Lei Bai and Linjiang Chen and Shufei Zhang and Qinying Gu and Jun Jiang and Tianfan Fu and Yuqiang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.01188},
year = {2025}
}