AI4S讲座大语言模型与提示学习在科研中的应用前景
人工智能驱动科学研究（AI for Science，简称AI4S）近年来已成为科技创新的核心焦点。然而，在生物信息学等前沿领域，这场由AI引领的变革早已启动。回溯至上世纪90年代，随着人类基因组计划的实施，生物数据经历了首次“大爆炸”。自那时起，科研人员便开始探索利用人工智能技术来解读复杂的生命密码，这条融合计算与生物学的道路已持续深耕数十年。
如今，作为人工智能技术的重要演进方向，大模型已从理论研究走向大规模产业应用，从实验室场景深入至各行各业。特别是在生物信息学、材料科学、药物研发等关键科研领域，大模型正成为加速科学发现、驱动范式创新的核心引擎。
展望未来，大模型将在科研探索中承担怎样的角色？它们如何与提示学习等技术协同，以更智能、更高效的方式破解科学难题，最终推动社会进步与人类福祉？
为深入剖析这些议题，一场题为「大语言模型与提示学习在科技研发中的应用与潜力」的线上圆桌论坛，将于9月12日（周四）上午9:00正式开启。
本次论坛特邀多位国际顶尖学者与产业专家，包括：美国密苏里大学电子工程与计算机科学系校董讲座教授许东、西弗吉尼亚大学微生物学、免疫学与细胞生物学系助理教授胡钢清、硅谷知名基金TSVC联合创始人夏淳，以及LifeMine公司首席数据官于利华（Linhua Yu）。他们将分享前沿洞察与最新实践成果。
论坛将围绕以下核心议题展开深度研讨：
人工智能技术在科研中的进展与应用
人工智能如何为科学研究提供强大赋能？过去二十多年，AI在科研领域的应用经历了哪些关键发展阶段？有哪些领先团队在推动AI与科研深度融合方面取得了标志性突破？
大模型技术与科研发现的深度融合
在生物信息学与生物医学信息学领域，应用大语言模型和提示学习的主流方法与技术路径有哪些？这些前沿技术在药物发现、材料设计、生物信息分析等领域有哪些成功应用案例？它们当前展现的优势与面临的局限性分别是什么？
大模型与提示学习在科研发现中的实践路径
基于海量多模态数据训练的基础模型，结合灵活高效的提示学习技术，为科研创新开辟了哪些新范式与新机遇？科研人员应如何利用这些工具，切实提升科学发现的效率与原创性？
未来趋势、挑战与应对策略
随着技术持续迭代，大模型与提示学习在未来科研中将面临哪些新挑战与新机遇？当前存在哪些关键技术瓶颈，产业界与学术界是如何协同攻关的？我们应如何前瞻布局，以把握技术趋势，助力未来重大科研突破？
嘉宾介绍
许东
许东教授是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，并兼任Christopher S. Bond生命科学中心研究员。他于北京大学获得本科与硕士学位，1995年在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校获得博士学位。在美国国家癌症研究所完成博士后研究后，他在橡树岭国家实验室从事了六年科研工作，于2003年加入密苏里大学，并在2007年至2016年间担任计算机科学系系主任。
他的研究方向集中于生物信息学，尤其在机器学习于该领域的创新应用、蛋白质结构与功能预测、翻译后修饰识别、单细胞多组学数据分析，以及植物、微生物和癌症的计算生物学研究等方面成果卓著。其早期在蛋白质结构预测方面的工作曾荣获2001年R&D 100大奖。许东教授已发表500余篇学术论文，是美国科学促进会（AAAS）会士和美国医学与生物工程研究院（AIMBE）会士。
胡钢清
胡钢清博士于2009年毕业于北京大学，获生物信息学与基因组学博士学位。随后他加入美国国立卫生研究院国家心肺血液研究所，先后担任博士后研究员和研究科学家。2019年，他加入西弗吉尼亚大学微生物学、免疫学和细胞生物学系，担任助理教授并负责管理该校的生物信息学核心设施。
他近期的研究重点在于解码血癌药物耐药性的表观遗传学机制，并积极探索大语言模型在生物信息学与生物医学信息学中的创新应用。胡博士已在相关领域发表超过100篇学术论文。
夏淳
夏淳博士拥有清华大学无线电学士、计算机硕士学位，以及美国伊利诺伊大学计算机博士学位。他是硅谷知名早期基金TSVC的联合创始人，自2010年以来，其投资的200多个种子轮项目中已诞生Zoom等9家独角兽企业和5家上市公司，创造了早期投资的卓越业绩。
他的投资领域广泛覆盖芯片设计、互联网/物联网、云计算/边缘计算、大数据、人工智能、智能制造、区块链等前沿科技。夏淳博士曾在清华大学首创“逆向创新”模式并担任相关中心主任，积极推动以市场需求牵引技术研发的产业化实践。他曾在硅谷成功创办三家高科技公司，并担任过Sun Microsystems首席架构师，是云计算技术的早期奠基者之一。他也是清华企业家协会的创会会员及首任北美分会主席。
于利华
于利华（Linhua Yu）拥有波士顿大学生物医学工程博士学位（师从Temple Smith博士）以及清华大学生物医学工程硕士和学士学位。她现任LifeMine公司首席数据官，在从靶点发现到转化医学、数据科学及早期临床开发的完整药物研发链条上拥有深厚经验。她擅长在研发全流程中整合与应用数据科学，协同跨部门团队推动技术平台与产品管线进展。
在加入LifeMine之前，她曾在FogPharma领导数据科学部门并共同负责公司的发现平台与新靶点开发。更早之前，她在H3 Biomedicine公司历任生物信息学主管、首席数据科学官及总裁等职。其职业生涯始于阿斯利康美国肿瘤事业部，担任癌症生物信息学负责人。
讲座信息
主题： 大语言模型与提示学习在科技研发中的应用与潜力
时间： 9月12日（周四），北京时间 9:00-11:00
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