讲座预约丨AI4S 的前世今生：大语言模型与提示学习在科技研发中的应用与潜力丨GAIR Live

主要观点总结

文章介绍了大语言模型与提示学习在科技研发中的应用与潜力线上论坛的相关信息。论坛将探讨人工智能在科研中的进展，大模型技术与科研发现的融合，以及未来趋势与挑战。嘉宾包括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，西弗吉尼亚大学微生物学、免疫学和细胞生物学系助理教授胡钢清，硅谷基金TSVC联合创始人夏淳以及LifeMine首席数据官Lihua Yu。

关键观点总结

关键观点1: 论坛主题

大语言模型与提示学习在科技研发中的应用与潜力

关键观点2: 论坛日期和时间

9月12日（周二），北京时间 9:00-11:00

关键观点3: 论坛嘉宾

包括许东、胡钢清、夏淳和Lihua Yu等专家学者

关键观点4: 论坛核心议题

探讨人工智能技术在科研中的进展，大模型技术与科研发现的融合，以及大规模数据训练的基础模型与基于提示的学习在科研领域的应用，未来趋势与挑战等

关键观点5: 嘉宾介绍

对许东、胡钢清、夏淳和Lihua Yu的学术背景和研究领域进行了简要介绍

关键观点6: 参考资料

提供了相关论文和专题的参考资料链接，包括Iterative Prompt Refinement for Mining Gene Relationships from ChatGPT等相关研究资料，以及关于IJAIRR期刊的信息和投稿相关事宜。

文章预览

大语言模型与提示学习为AI4S带来了新的活力和机会。 尽管人工智能驱动科学研究（AI4S）是最近几年才逐步火热的一个话题，但在某些科研领域如生物信息学，早在上个世纪90年代，随着人类基因组计划的实施，生物信息学迎来了一个“数据大爆炸”的时代，从那时起，生物信息学领域研究者就开始尝试使用人工智能技术来助力科研工作，直至今天。 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。 而当我们展望未来时，大模型技术将在科研发现领域扮演何种角色？它们将如何进一步联动，推动科研发现的效率和创新性，使其更加智能、高效 ………………………………