Крупные языковые модели трансформируют органическое синтезирование от прогнозирования реакции к автоматизации
arXiv: 2508,05427v2 Annuales Type: заменить резюме: Большие языковые модели (LMS) начинают видоизменять то, каким образом рабочие процессы органического синтезаза представлены, задаются вопросами, планируются и связаны с экспериментальной автоматизацией. Оценка их вклада не проста, поскольку трансформаторы с учетом конкретных реакций, адаптированные к химии МЛМ, агенты-пользователи, оптимизаторы и независимые лаборатории часто обсуждаются под одной и той же широкой терминологией, несмотря на то что они работают на различных уровнях процесса синтезирования. В настоящем Обзоре отслеживается прогресс, который происходит от прогнозирования реакции и ретросинтетического планирования до разработки реакции, перевода литературы в протоколь и выполнения робототехники, при этом репрезентативные цифровые претензии проверяются по первичным источникам, которые имеются к 4 сентября 2026 года. Мы изучаем вопрос о том, где языковые модели обеспечивают реальную дополнительную ценность, когда установленные специализированные методы остаются главным источником эффективности и как поиск информации, оптимизация с учетом факторов неопределенности, детерминистская химика