尽管在搜索结果中未提供有关GPT-4.5在化学信息方面的性能的具体细节，但我们可以根据其前身GPT-4的能力以及AI模型中的一般进步来推断其潜在的改进。这是GPT-4.5可能会增强化学形式的性能的方法：
##增强数据提取和分析
1。提高的精度：GPT-4.5比GPT-4更大，更先进的模型可能会提高提取化学数据的精度。这可能是由于它增加了处理复杂信息和从较大数据集中学习的能力，这对于化学信息学任务至关重要。
2。处理复杂数据的效率：GPT-4.5在处理结构化和非结构化数据方面可能更有效，这在化学信息学中很常见。这种效率可能会导致对化合物及其性能的更快，更准确的分析。
3。零射击学习：像GPT-4一样，GPT-4.5有望具有强大的零射击学习能力，使其可以从化学数据集中推断和提取详细信息，而无需对特定任务进行大量培训。这种能力可以显着提高数据质量并减少手动提取错误。
##复合标识和属性预测
1。复合识别：GPT-4.5可以通过提供更准确和详细的结构公式，性质和生物学活动来提高GPT-4识别化合物的能力。这将有助于研究人员做出明智的决定，以了解哪种化合物在药物发现和其他应用中。
2。财产预测：模型增强的预测能力可以更准确地预测化学性能，例如溶解度，反应性或药理活性。这在药物发现中将是无价的，在药物发现中，预测化合物与生物系统的相互作用至关重要。
##与外部工具集成
1。与计算工具的互操作性：GPT-4.5可能会与计算化学工具和数据库更加无缝地集成，从而可以在化学构造中进行更多简化的工作流程。这种整合可以促进诸如分子建模，反应预测和化学过程优化之类的任务。
2。加强与人类研究人员的合作：通过提供更准确和相关的化学见解，GPT-4.5可以促进AI系统与人类研究人员之间的更好合作。这种合作对于验证AI预测并确保它们与实验结果保持一致至关重要。
##未来方向
虽然GPT-4.5有望在化学信息学方面提供显着改善，但仍有挑战需要克服，例如提高定量计算准确性并对特定任务进行微调。未来的研究可能会集中在这些领域，以充分利用大型语言模型在化学研究中的潜力。
引用：
[1] https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/647d305dbe16ad5c577b6627/original/prompt-engineering-of-gpt-4-for-chemical-research-what-can-cannot-be-done.pdf
[2] https://www.lindushealth.com/blog/the-impact-of-gpt-4-in-advinancing-drug-discovery-unveering-hidde-nidde-niddle-niddle-knidewled---识别 - 识别 - 构想
[3] http://arxiv.org/pdf/2311.07361.pdf
[4] https://www.researchgate.net/publication/371163433_what_indeed_can_gpt_gpt_models_do_do_do_do_chemistry_a_a_a_a_comprehiss_benchmark_eon_eight_tasks
[5] https://www.ispor.org/docs/default-source/euro2024/abstract-146436146436-pdf.pdf?sfvrsn = E5A099E4_0
[6] https://techcrunch.com/2025/02/27/openai-unveils-gpt-4-5-orion-orion-its-largest-ai-model-yet/
[7] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[8] https://www.researchgate.net/publication/370825007_is_gpt_all_you_need_need_for_for_low-data_data_discovery_in_chemistry