本文总结了分子预训练模型的最新进展，分析了分子描述符、编码器结构和预训练策略等关键方面。研究表明，结合大型语言模型（LLMs）与图神经网络（GNNs）能显著提升分子属性预测的准确性，尤其在零/少量数据情况下表现优异。通过多模态学习，模型在分子理解和预测任务中取得了显著成果。