本研究提出的GDiffRetro方法有效解决了逆合成预测中的反应中心识别和反应物生成问题，通过结合原始图和双图，增强了分子信息的捕捉能力，实验结果表明其优于现有模型，具有重要的应用潜力。

本文探索了将大型语言模型 (LLMs) 应用于化学领域的复杂性和创新，包括分子信息导入 LLMs、整合不同群体的化学 LLMs、多样化应用以及未来研究方向。

本文探索了将大型语言模型整合到化学领域的复杂性和创新，包括分子信息导入LLMs、化学LLMs的分类和整合方法，以及LLMs在化学中的应用和未来研究方向。