文章主要内容总结该研究针对大型语言模型（LLMs）在化学等专业领域存在的“合理性-有效性差距”（即生成内容看似合理但不符合科学事实）问题，提出了一套系统方法将通用LLMs转化为可靠的专业化学研究工具。具体包括：模型选择与微调：选用具有推理增强能力的Magistral Small模型，通过低秩适应（LoRA）进行参数高效微调，同时对比了Ministral-8B模型的表现。双域数据集构建：创建涵盖分子特性（结构-性质关系）和化学反应（合成规则、反应机制）的综合数据集，标准化处理以保证质量。评估与结果：微调后的模型在格式规范性、分子化学有效性、合成路线可行性上显著优于基线模型，且展现出层级学习模式（句法正确性比化学可行性更易掌握）。与人类专家对比，在化学创造力和推理能力上表现接近，但仍存在立体化学错误、知识截止静态化、参考幻觉等局限。创新点方法论创新：提出将通用LLMs转化为专业科学助手的系统框架，结合推理增强架构与领域特定微调。数据集设计：首创“双域数据集”策略，同时整合分子特性和化学反应知识，促进模型形成统一的化学认知。评估体系：构建涵盖格式遵守、化学有效性、合成可行性的多维度评估框架，量化模型在复杂化学任务中的表现。实证发现：验证了推理增强架构与领