随笔分类 - LLM
摘要：分享一篇2025年10月13日来自Nature的职业专栏文章，题为《“我是否多余了？”——人工智能如何改变我在生物信息学的职业生涯》，作者是Lei Zhu。文章探讨了人工智能工具在生物信息学领域的崛起如何重塑研究者的角色，尤其是从“代码编写者”转变为“AI监督者”的过程。 当我在研究生阶段开始时，我
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摘要：机器学习模型在多组学数据中的应用常常需要在预测准确性与生物学可解释性之间进行权衡。一种新兴的深度学习架构通过结构化地编码生物学知识，以提升预测能力和可解释性。然而，更广泛地采用这种架构仍面临着机遇与挑战。 机器学习在高通量技术产生的数据中的应用彻底改变了生物学研究，促进了多种组学数据集在细胞系统多层
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摘要：研究意义 首次系统提出“多智能体 × 大语言模型”在农业中的完整技术框架，为“耕-种-管-收”全流程智能化、无人化提供理论+落地路线。 技术框架 • 多智能体系统（MAS）＝“角色分工 + 动态协作 + 分布式决策”。 • 大语言模型（LLM）＝每个智能体的“认知引擎”，负责语义理解、推理与生成。
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摘要：2025年7月，伊利诺伊大学香槟分校和加州大学圣地亚哥分校的研究团队在预印本平台arXiv发表了题为GenoMAS: A Multi-Agent Framework for Scientific Discovery via Code-Driven Gene Expression Analysis的论
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摘要：分享一篇最近发表在Nature Methods上的生物智能体： GeneAgent。这是一个基于 LLM 的智能体，用于基因集分析；它通过与生物数据库的自主交互来验证自身输出，从而减少幻觉。在来自不同来源的 1,106 个基因集上的评估表明，GeneAgent 的准确性显著优于 GPT-4。专家评审
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摘要：近日，华为开发者大会 2025（HDC 2025）于东莞举办。在主题演讲中，华为常务董事、华为云计算 CEO 张平安宣布盘古大模型 5.5 正式发布，五大基础模型全面升级，并分享了盘古大模型在农业、工业、科研等领域的丰富创新应用和落地实践。 在农业领域，中国农业科学院优势团队，基于盘古基础大模型构建
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摘要：导语 在生命科学和人工智能交叉领域，近年出现了大量针对基因组序列的AI模型，例如用于预测基因调控元件、表观遗传标记、RNA结构和蛋白质功能的深度学习模型。然而，这些模型往往各自为战，每种任务需要单独训练特定模型，难以在不同任务间迁移通用知识。更大的限制在于，大多数基因组AI工具对终端用户并不友好：它
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摘要：专注于农业智能平台的FarmQA近日宣布，已成功完成一轮超额认购的400万美元种子轮优先股融资。公司计划将资金用于加速其人工智能驱动的分析工具开发、增强数据集成能力，并寻求战略性并购机会，以进一步巩固其在精准农业领域的市场领导地位。FarmQA的核心使命，始终是赋能那些构成现代农业基石的农艺专业人士
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摘要：在生命科学的浩瀚海洋中，基因数据如同神秘的宝藏，蕴藏着无数关于生命奥秘的线索。但如何从这些复杂的基因数据中挖掘出有价值的信息，一直是人工智能在生物学领域面临的巨大挑战。就像我们拥有了一堆珍贵的拼图碎片，却不知道如何将它们拼成完整的图案。而最近一项名为 BIOREASON：Incentivizing
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摘要：近日，华南农业大学农学院、未来作物精准育种基础研究卓越中心、亚热带农业生物资源保护与利用国家重点实验室和岭南现代农业科学与技术广东省实验室刘耀光院士/祝钦泷研究员团队联合清华大学在Advanced Science在线发表了题为"PlantGPT: An Arabidopsis-based Intel
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摘要：随着大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域掀起革命，越来越多的科研领域开始尝试用它们辅助日常研究。生物信息学，作为数据密集、知识复杂的交叉领域，尤其对 AI 充满期待。GPT-4、Gemini、LLaMA 这些大模型， 能胜任生物信息学日常任务吗？哪些擅长编程？哪些能做数据可视化？哪些能建模？又有
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摘要：近日，西北农林科技大学赵刚教授与山东科技大学闫长青副教授、广西农业科学院曲俊杰副研究员共建的智慧农业联合创新团队，联合中国农业大学等机构在农作物病虫害防控方面取得重要进展。其最新成果《CDIP-ChatGLM3: A dual-model approach integrating computer
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摘要：随着计算生物学的进步，传统方法在解决蛋白质折叠、功能注释及新生物分子设计等问题时逐渐显露局限性，例如计算复杂度高或泛化能力不足。而大语言模型（LLMs）凭借其强大的语言理解与生成能力，为这些问题提供了新的解决方案。它们不仅能处理电子健康记录（EHR）或中医药问答等文本数据，还能分析蛋白质和RNA等生
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摘要：摘要 随着互联网的普及，农业知识和信息的获取变得更加便捷，但信息大多固定且通用，无法针对具体情况提供定制化的 解决方案。在此背景下，大语言模型（Large Language Models，LLMs）作为一种高效的人工智能工具，逐渐在农业领域中获得关注和应用。目前，LLMs 技术在农业领域大模型的相关
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摘要：2025年3月12日，英国牛津大学Entelo Bio团队Joshua Philpott、Alina Kurjan与Adam P Cribbs联合发布了一项突破性成果——基于多智能体系统的开源AI平台FlowAgent，实现了生物信息学工作流的自然语言交互与自动化管理。 核心速览 研究背景 研究问题
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摘要：语言模型在人工智能（AI）和计算生物学的许多领域中扮演着越来越重要的角色。在这篇入门指南中，我们讨论了语言模型（包括基于自然语言和基于生物序列的语言模型）在生物研究中的应用方式。这篇指南主要面向希望在其研究中应用这些前沿 AI 技术的生物学家。我们提供了关于如何将语言模型适应于生物学的最佳实践和关键
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摘要：提示词工程（Prompt Engineering）是与大语言模型（LLM）交互的主要方式，旨在挖掘模型潜能并完成复杂任务。那么，究竟什么是提示词工程？它的发展历程、设计原则和未来趋势又是怎样的？ Anthropic 的几位提示词工程专家在 Youtube 上分享了他们的经验与见解，包括 Amanda
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摘要：又一堆农业首个XXX大模型出来了。 • 2025年2月27日，国内首个基于DeepSeek提供公众服务的农业行业大模型——“雄小农”AI农业大模型，在河北省农业农村厅召开的智慧农业场景打造对接会上正式发布。“雄小农”AI农业大模型集成了农技知识图谱、多模态病虫害识别引擎、农产品价格预测模型及政策智库
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摘要：Arc Institute 的联合创始人 Patrick Hsu 讨论了 AI 在生物学中超越药物开发的机会，以及他们的新生物学基础模型 Evo 2 如何实现广泛的应用生态系统。Evo 2 在庞大的基因组数据集上进行了训练，以学习需要数年时间才能找到的进化模式;因此，该模型可用于从识别导致疾病的突变
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摘要：作物驯化是野生植物经过人工选择转变为栽培作物的过程。相对于驯化，作物的野化/去驯化是一个截然不同的演化过程：为更好地重新适应自然环境，作物在驯化过程中积累的部分性状逐渐丧失，在自然选择的作用下逐渐产生类似野生祖先的表型。目前，已报道多种主要作物存在野化现象，其中包括水稻、小麦、大麦、油菜等。野化作物
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