该研究挑战传统观点，发现大语言模型（LLMs）的'幻觉'在药物发现领域能显著提升模型性能。通过将分子SMILES字符串的自然语言描述纳入提示，在7个LLMs和5个分类任务（HIV、BBBP等）上验证了假设，其中Llama-3.1-8B的ROC-AUC比基线提高18.35%，GPT-4o生成的幻觉表现最稳定。研究为AI在创造性领域的应用提供了新范式。
