表示对齐是基于LLM的逆合成规划的瓶颈

虽然LLM在一般推理方面显示出前景，但化学中的符号规划仍然是一个瓶颈。直接的“SMILES-to-PDDL”尝试失败了，因为它们迫使模型同时兼顾化学分析和规划语言结构。我们假设这种失败源于缺乏中间抽象而不是模型能力不足。通过将逆合成分解为分子图谱、反应图谱和 PDDL 生成，我们在端到端方法失败的情况下获得了很高的成功率。这证明主要瓶颈在于表示对齐而不是原始模型容量。我们的结构分析表明，中间表示在逆向综合规划中至关重要，强调了以表示为中心的设计在未来系统中的重要性。