提出了全新的 LLM 使用范式
不是让 LLM 直接生成分子结构或 SMILES，而是将 LLM 定位为“化学推理与战略评估引擎”，用于评价、引导和筛选传统搜索算法生成的候选方案。首次系统性实现“策略感知”的合成规划
支持用自然语言直接描述合成策略，例如
- 哪个环要早建或晚建
- 是否避免保护基
- 是否偏好某类反应
并让 LLM 判断整条合成路线是否符合这些高层策略，而非只看是否能合成终产物。
- 统一框架同时覆盖两类高难度任务
- 策略感知逆合成规划
- 反应机理自动推断
证明同一套“LLM 评估 + 传统搜索”的思想在不同化学任务中都成立。
- 展示了 LLM 化学推理能力的“涌现阈值”
系统性对比不同规模与年代的模型，发现只有足够大的、推理能力强化过的 LLM 才能胜任这类化学战略任务
整体结构
该模型采用“传统化学搜索负责生成，LLM 负责理解与决策”的分工式架构。底层由已有的逆合成或机理搜索算法系统性枚举可能路径，上层由大型语言模型对这些路径进行全局、策略化的化学推理评估。LLM 不参与分子结构的直接构造，而是作为化学专家，对候选方案是否符合合成策略、机理合理性和实验可行性进行判断，从而引导搜索算法走向更符合人类化学直觉的解空间
- 候选解生成层（传统方法）
- 逆合成任务中使用现有 CASP 系统或搜索算法生成候选路线
- 机理推断中使用规则化的“基本电子移动”搜索空间生成候选步骤
- LLM 化学推理评估层
- 输入候选方案的文本化表示
- 结合用户给定的自然语言策略或化学原则
- 对候选解进行打分、排序、筛选或引导搜索方向
- 搜索与评估的闭环交互
- LLM 不直接修改结构
- 只通过“评分与偏好”影响搜索路径
- 保留传统方法的结构合法性优势，同时注入人类级战略判断
1. 有明确合成策略诉求的逆合成规划场景
当化学家并不只是关心“能不能合成”，而是明确提出策略要求时，例如要求某个环早期构建、避免使用保护基、优先采用鲁棒反应或限制反应顺序，这篇论文的方法可以发挥关键作用。它允许研究者直接用自然语言描述这些高层策略，再由系统从大量候选逆合成路线中筛选出真正符合人类化学直觉的方案，从而显著减少“理论可行但策略不合理”的路线输出。
2. 复杂药物分子与先导化合物的合成路线筛选
在药物研发中，往往已经存在多条可行合成路线，但它们在可扩展性、步骤冗余、总体产率等方面差异巨大。该方法可用于对来自不同逆合成工具或文献的路线进行统一评估，帮助研究人员快速识别更具整体可行性、步骤更简洁、战略更优的路线，而不是单纯依赖启发式打分或人工逐条检查。
3. 保护基策略判断与路线合理性评估场景
在实际合成中，是否使用保护基以及何时使用往往高度依赖经验。这项工作展示的系统可以识别不必要的保护基循环，也能指出缺失保护基可能带来的副反应风险。因此它非常适用于辅助检查自动合成规划结果，避免常见的“过度保护”或“保护不足”问题，提高路线在真实实验中的成功概率。
4. 反应机理推断与教学型机理分析场景
对于已知反应但机理不清晰，或需要验证多个可能机理路径的情况，该方法可以通过 LLM 引导搜索，逐步筛选出更符合化学原理的电子迁移序列。这使其适用于机理研究、反应理解以及教学或研究中对复杂反应机理的系统性分析，而不是依赖纯经验猜测。
5. 需要结合实验背景信息的机理分析与反应解释场景
该框架允许在机理搜索中引入条件、实验现象或先验描述，这使它适合用于真实科研环境中。例如在已知溶剂、酸碱条件或实验趋势的情况下，引导机理搜索朝更合理的路径收敛，从而缩小假设空间，辅助科研人员形成更可信的机理解释。
6. 计算化学与实验化学之间的桥接场景
这篇论文的方法特别适合用作“中间层工具”，连接传统计算搜索系统与实验化学家的思维方式。它既保留了计算工具在结构合法性和搜索系统性方面的优势，又引入了人类专家的战略判断能力，使自动化系统输出的结果更容易被实验化学家理解、接受和实际采用。
7. 科研决策支持与路线评审辅助场景
在需要对多个合成方案进行评审、排序或论证的科研和工业环境中，该方法可以作为辅助决策工具，为每条路线提供结构化的化学推理解释，帮助团队更高效地达成共识，而不是仅依赖个人经验或主观偏好
1. 策略感知逆合成规划基准测试结果
实验表明，大模型在根据自然语言策略对合成路线进行排序时，给出的评分与人工构造的策略匹配度指标高度相关。关键发现是，LLM 已经具备跨多步反应理解整体合成逻辑的能力，能够同时分析单步反应合理性与全局合成顺序，而不是只关注局部结构变化。
2. 不同规模与代际 LLM 的性能对比结果
结果显示，小模型在该任务上表现接近随机，而大规模、推理能力强化过的模型才能稳定完成策略判断。关键发现是，化学战略推理并非线性随模型规模增长，而是存在明显的能力涌现阈值，只有超过该阈值的模型才具备“化学家级”的整体分析能力。
3. 长合成路线与高复杂度分子的评估实验结果
在反应步数多、结构复杂的合成路线中，大多数模型性能明显下降，但最新一代的大模型仍能维持较高判断一致性。关键发现是，模型的核心瓶颈不在于识别单个反应，而在于长程依赖与全局上下文管理能力，这决定了其在真实复杂合成中的实用上限。
4. 合成路线可行性评估实验结果
系统对来自不同逆合成工具和文献的路线进行可行性打分时，成功将实验上已验证的路线排在较高位置。关键发现是，LLM 不仅能理解化学反应是否“理论可行”，还能够综合识别副反应风险、不合理反应顺序和整体策略缺陷，从而逼近实验化学家的判断标准。
5. 保护基使用合理性分析实验结果
实验中模型能够准确指出不必要的保护基步骤，也能识别在缺乏保护时可能发生的严重副反应。关键发现是，LLM 已经内化了保护基使用的化学启发式规则，并能够将其应用到完整合成路径层面，而非孤立地看待某一步反应。
6. 反应机理推断任务中的逐步评分结果
在多个机理推断任务中，模型对正确电子迁移步骤的评分显著高于错误候选步骤。关键发现是，LLM 能够将抽象的有机化学原理映射到形式化的“基本电子移动”空间中，从而在搜索过程中有效区分合理与不合理机理。
7. 引入机理文字引导后的性能变化结果
当在机理搜索中加入简要文字引导时，各模型的整体性能普遍提升，尤其是中等能力模型。关键发现是，LLM 在机理推断中能够有效利用外部知识与先验描述，这为“人类–模型协同构建机理假设”提供了可行路径
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