主要观点总结
本文讨论了大语言模型、提示学习在科研与产业界的应用前景，揭示了AI与科研和产业的新未来。作者通过引入生物信息学领域的应用案例，展示了大模型技术在科研工作中的潜力，并探讨了其在多个领域的实际应用，包括生物信息学、材料科学、药物发现等。文章还讨论了美国密苏里大学电子工程和计算机科学系校董讲座教授许东教授的一篇论文，聚焦大语言模型在生物信息学领域的应用，并提到了大模型在数据安全和隐私保护方面的挑战。同时，文章通过线上圆桌论坛的形式，汇聚了多位行业专家，共同探讨了大模型在科技研发中的应用与潜力，并强调了其在教育领域的潜力。
关键观点总结
关键观点1: 大语言模型在科研与产业界的应用前景
大模型技术从理论走向实践，在科研与产业界发挥重要作用，尤其在生物信息学、材料科学、药物发现等领域。
关键观点2: 大模型在生物信息学领域的具体应用
通过挖掘基因关系、改善工作流程和提高工作效率，生物信息学研究者使用ChatGPT改善工作流程。
关键观点3: 大模型在数据安全和隐私保护方面的挑战
大模型虽然提供了诸多便利，但也面临着数据安全和隐私保护方面的挑战，需要不断攻防以确保数据安全。
关键观点4: 大模型在科技研发中的应用与潜力
通过线上圆桌论坛，行业专家共同探讨了大模型在科技研发中的应用与潜力，包括在生物信息学、药物发现等领域的实际应用。
关键观点5: 大模型在教育领域的潜力
大模型在教育领域具有巨大潜力，能够帮助学生和研究人员更有效地学习和研究。
文章预览
一场关于大语言模型、提示学习在科研与产业界应用前景的深入探讨，揭示AI与科研和产业的新未来。 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
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