大型语言模型（LLM）在生物化学任务中表现出卓越性能，特别是在分子字幕翻译任务中。通过上下文分子适应（ICMA）范式，LLM能够学习分子-文本对应关系，实现最先进的性能，无需额外训练语料库和复杂结构。

LSL-GFN是一种新型概率模型，使用温度作为输入，加速训练temperature-conditional GFlowNets，能够生成分子图等组合结构，在多个生物化学任务中表现更好。