通过机理模型预测反应产物、发现新反应，并预测杂质。构建数据集，使用机器学习模型进行训练。探索模型性能和能力，特别关注预测反应途径、催化剂和试剂作用。机理模型在预测杂质方面具有潜力。评估机理模型在新反应类型上的推广能力，并揭示数据集多样性、连续预测和原子守恒违规方面的挑战。

作者删除了不常用的书签和互联网产品，改变了博客的后端和输入法，将文章数据以Markdown文件的形式储存在项目目录下，尝试了双拼输入法，使用Shortwave管理邮件和Blogtrottr订阅RSS，认识到简洁的重要性和追求简洁的原则，提到了开源软件的优势和分工明确的重要性。

我发觉最近总是在做减法——我删掉了 Chrome 书签里不常用的网站，舍弃了好多之前用过的互联网产品，移除了博客的后端，甚至还从用了十几年的全拼输入法转到了冷门的双拼输入。我意识到自己或许有某种奇怪的「洁癖」，不过这没什么好抱怨的，因为一切都在向让我感到舒服的方向发展。 从繁杂中脱身 先掸屋内尘...

科学界通过对LK-99的研究，证明了科学方法的重要性。重复实验和不同机构的参与揭示了材料性质的复杂性。杂质的发现对塑造LK-99的性质起到了重要作用。科学界应重视历史数据和重复结果的必要性，吸取教训。尽管LK-99的承诺未能实现，科学方法仍然完好无损。