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A Survey of Large Language Models in Discipline-specific Research: Challenges, Methods and Opport...

发布时间:2026/9/26 3:00:11 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
A Survey of Large Language Models in Discipline-specific Research: Challenges, Methods and Opport...
文章主要内容总结本文是一篇关于大型语言模型(LLMs)在跨学科研究中应用的综述,系统梳理了LLMs在特定学科中的技术方法、应用场景、挑战及未来方向,主要内容包括:研究目标:探索LLMs适应特定学科需求的关键技术方法、分析其在数学、物理、化学、生物、人文社科等领域的实际应用、梳理跨学科协作中的挑战与机遇。技术方法:将LLMs的适配技术分为两类——内部知识优化(如持续预训练、监督微调、人类反馈强化学习)和外部交互协作(如提示工程、检索增强生成、智能体方法、工具集成),并对比了各类技术的优缺点及适用场景。学科应用:详细阐述了LLMs在各学科中的具体应用,例如数学中的问题求解与定理证明、物理中的假设生成与实验辅助、化学中的分子设计与智能体研究、生物中的蛋白质分析与基因组学研究,以及人文社科中的文本分析、文化遗产保护和社会行为模拟等。挑战与未来方向:指出当前LLMs在跨学科应用中面临的关键挑战(如领域数据质量不足、非AI专家使用壁垒、缺乏标准化评估基准、计算成本过高等),并提出针对性解决方向(如优化领域数据获取、促进跨学科协作、建立标准化评估体系、降低计算成本等)。文章创新点系统性分类框架:首次从“内部知识优化”和“外部交互协作”两个维度对LLMs的跨学科适配技术进行系统分类,清晰梳理了各类技术的原理、优势与局限。跨学科应用全景覆

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