文章主要内容总结本文是一篇关于大型语言模型（LLMs）在有机合成领域应用的系统性综述，核心围绕LLMs如何从理论工具转变为实用的实验室辅助手段展开，主要内容包括：背景与范式转变：有机合成是医药、农药、可再生材料等领域的基石，但传统方法受限于反应路径组合爆炸和数据整理繁琐。LLMs通过将化学序列（如SMILES、SELFIES）视为语言 tokens，突破了传统机器学习的模板依赖，实现了对成键、立体化学和反应性的“推理”。LLMs的核心应用：涵盖反应预测（正向合成）、逆合成分析（反向规划）、合成路线设计、反应条件优化（如催化剂、溶剂选择）、与机器人平台结合的闭环自动化实验等。技术整合与增强：LLMs与图神经网络（GNNs）、量子计算、实时光谱数据等结合，提升预测精度和物理洞察力；通过强化学习（RL）优化反应参数，推动绿色化学（如减少溶剂浪费、提升原子经济性）。挑战与局限：包括数据集偏差（偏向常见反应）、模型推理不透明（“黑箱”问题）、立体化学错误、安全风险（如生成管制物质）、硬件-软件兼容性等。未来方向：提出开放基准测试、联邦学习、可解释界面等社区倡议，以促进LLMs的民主化应用，同时确保人类的主导权。文章创新点系统性综述：首次系统整合2023-2025年LLMs在有机合成中的进展，填补了此前综述忽略LL