主要观点总结
文章主要讨论了大语言模型在科研工作中的潜力，并介绍了许东教授等专家在雷峰网举办的线上圆桌论坛上的见解。论坛涵盖了从基础理论研究到产业应用实践，深入讨论了大模型在生物信息学、材料科学、药物发现等领域的应用，以及它在数据安全和隐私保护方面的挑战。许东教授强调了大模型在机器学习历史上的发展阶段，包括从特征工程到提示工程，并讨论了其在多模态研究、效率提升和新架构探索方面的应用。胡钢清教授讨论了大模型在科研方面的应用，特别是在生物信息学和医学信息学领域，并强调了其理解和生成准确回答的能力。夏淳老师从投资角度分析了大模型的商业价值，讨论了它在金融科技领域的应用。于利华老师分享了大模型在生物制药领域的应用，特别是在药物发现和单细胞数据分析方面。最后，讨论了大模型对职场的广泛影响，包括新的工作机会和对教育的变革。
关键观点总结
关键观点1: 大模型在科研中的应用潜力
大模型在科研领域，特别是在生物信息学、材料科学、药物发现等领域，展示了巨大的潜力，提高了科研工作的效率。
关键观点2: 数据安全和隐私保护的挑战
大模型在科研应用中面临数据安全和隐私保护的挑战，需要不断攻防迭代以应对潜在的安全威胁。
关键观点3: 大模型对职场的广泛影响
大模型的发展将影响职场，创造新的工作机会，并推动教育的变革，要求人们具备更广泛的知识和技能。
关键观点4: 大模型在金融科技领域的应用
大模型在金融科技领域，如客服和数据分析，展示了其商业价值，但其在金融交易环节的应用还需进一步发展。
关键观点5: 大模型在生物制药领域的应用
大模型在生物制药领域，特别是在药物发现和单细胞数据分析方面，展示了其应用潜力，有望加快药物研发过程。
文章预览
大数据文摘受权转载自AI科技评论 作者丨陈鹭伊 编辑丨岑峰 当在几年前GPT刚诞生、大模型尚未成为AI的主流方向的时候，一批科学家已经开始探索大语言模型在科研工作中的潜力。 这个方向的第一篇论文来自于生物信息学领域——早在上个世纪90年代生物信息学“数据大爆炸”时期，这个领域的研究者就开始尝试使用人工智能技术来助力科研工作，今天，他们再次成为了这一前沿方向的弄潮儿。 在过去几年中，大模型技术作为人工智能的一个重要分支，已经从理论研究的深奥殿堂走向了实践应用的广阔天地，从实验室的封闭空间走向了我们日常生活的各个角落。在生物信息学、材料科学、药物发现等领域，大模型技术正在发挥着越来越重要的作用。 近期，美国密苏里大学电子工程和计算机科学系的校董讲座教授许东教授的一篇论文《Iterative Prompt
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