随笔分类 - LLM
摘要：基于大语言模型的个性化作物水肥管理智能决策方法 吴华瑞*， 李静晨， 杨雨森 （北京市农林科学院信息技术研究中心，北京 100079，中国） 摘要： ［目的/意义］为解决当前作物管理中个性化需求难以捕捉、决策过程缺乏灵活性难题，本研究提出了一种基于大语言模型的个性化作物生产智能决策方法。 ［方法］通
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摘要：基于多模态融合大模型架构Agri-QA Net的作物知识问答系统 吴华瑞， 赵春江*， 李静晨 （北京市农林科学院信息技术研究中心，北京 100079，中国） 摘要： ［目的/意义］随着农业信息化和智能化的快速发展，多模态人机交互技术在农业领域的重要性日益凸显。本研究提出了一种基于多模态融合的大模型
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摘要：生物信息学分析难在哪？从测序数据预处理到基因组注释，每一步都依赖复杂的工具链和专业知识。最近，微软团队推出BioAgents，一个基于多智能体的AI系统，号称能让新手秒变专家，轻松搞定复杂流程！它到底有多强？往下看👇 痛点：生物信息学的“劝退”日常 想分析基因组数据？先学Python、R，再啃Sn
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摘要：分享来自香港中文大学的钟博子韬的报告，兼具专业性和科普性，并引发一些思考，值得推荐。 Evo系列模型是由Arc Institute的Brian Hie, Patrick Hsu等人开发的生物学基础模型。Evo模型基于全新的、不同于Transformer的大模型架构，实现了对基因组的高效建模，并设计了
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摘要：体验了下智谱清言最近推出的AutoGLM沉思，我简单沉思了几点： Coze和Dify之类工作流编排“初代”Agent恐被淘汰； 真正干活的Agent（如Deep Research、Manus、AutoGLM等）初具雏形； 可以干活，但不能干出好活； 大模型是Agent的基础，幻觉问题仍然是主要限制因
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摘要：本文记录MIT公开课"Machine Learning in Computational Biology 2024 (MLCB24)"第十二讲：DNA大语言模型。 关注公众号，后台回复“DNALLM”可获取本课程PPT和讲义！ 授课教授介绍： Eric Alm 是MIT生物工程教授 / Broad
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摘要：近几年，深度学习让人工智能的能力突飞猛进，不仅在自然语言处理（NLP） 领域大放异彩，也开始在生命科学领域展现出惊人的潜力。来自多伦多大学、Helmholtz慕尼黑研究所、加州大学旧金山分校等多家顶级科研机构的研究团队，在_Nature Machine Intelligence_期刊上发表了一篇重磅
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摘要：近期这类综述非常之多，大同小异，记录之，也许会用到图表。 这篇论文的目的是对大型语言模型（LLMs）在生物信息学领域的应用进行系统综述，尤其是在基因组序列建模、RNA结构预测、蛋白质功能推断和单细胞转录组学等方面。随着生物信息学的快速发展，LLMs在处理DNA、RNA和蛋白质等复杂生物数据方面已显示
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摘要：随着全球人口的持续增长和人们生活水平的提高，对农产品的需求在数量和质量上都提出了更高要求。与此同时，传统农业面临着诸多困境，如资源利用效率低下、生态环境压力增大、农产品质量参差不齐等问题日益凸显。此外，气候变化带来的极端天气频繁出现，也给农业生产带来了极大的不确定性。 在这样的大背景下，农业4.0应
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摘要：在生物信息学领域，随着生物数据的爆炸性增长，分析流程的复杂性也在不断增加。传统的生物信息学工具和流程往往依赖于大量的手动操作，这不仅效率低下，而且难以扩展。近年来，基于大型语言模型（LLM）的智能代理技术为自动化生物信息学分析带来了新的希望。然而，现有的自动化系统在处理复杂、多步骤的工作流程时仍面临
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摘要：随着大语言模型（LLMs）技术的飞速发展，其在自然语言处理（NLP）领域的成功应用逐渐扩展到了生物信息学领域。生物信息学作为一个跨学科的领域，涉及基因组学、蛋白质组学、药物发现等多个方向，LLMs的引入为这些领域带来了新的研究工具和方法。 2025年1月，佐治亚大学Tianming Liu和德克萨斯
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摘要：摘要 近年来，人工智能在农业领域的应用取得了显著进展，但仍面临模型数据收集标记困难、模型泛化能力弱等挑战。大模型技术作为人工智能领域新的热点技术，已在多个行业的垂直领域中展现出了良好性能，尤其在复杂关联表示、模型泛化、多模态信息处理等方面较传统机器学习方法有着较大优势。本文首先阐述了大模型的基本概念
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摘要：最近的进展证明了大型语言模型 (LLM) 在利用核苷酸信息解决生物学问题方面的能力。人们对探索 LLM 与基因组研究之间的潜在协同作用的兴趣日益浓厚。2025年2月，Genomics Communications 在线发表了中国农业科学院深圳农业基因组研究所赵程研究员团队题为 Large langu
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摘要：过去十年间，得益于癌症基因组图谱（TCGA）和癌细胞系百科全书（CCLE）等计划的推动，癌症组学取得显著发展，特别是在肿瘤DNA和RNA层面，并生成了大量数据；但目前人们对肿瘤中蛋白质翻译及翻译后修饰（PTM）相关知识仍有待完善。反相蛋白质微阵列（RPPA）技术可对癌症样本进行大规模功能蛋白质组学数
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摘要：2025年1月30日，Science发表文章Learning the language of life with AI。文章主要讲述了人工智能通过构建生命大语言模型（LLLM）破解了从蛋白质折叠到基因调控、细胞运作的多维度生命密码，正在将生物学从观察科学转化为可设计、可编程的工程科学，开启生物医学研
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摘要：2025年01 月25 日，中南大学王建新等（团队详情在文末）在《 National Science Review》期刊上发表了一篇题为“Foundation models in bioinformatics”的研究论文，其中指出随着基础模型（FMs）的采用，人工智能（AI）在生物信息学中的重要性日
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摘要：生物学大模型Evo最近完成重大升级，迎来新的里程碑Evo2！ 育种的本质是优异等位基因的聚合，若DNA可以自由合成和设计，分子育种岂不是分分钟的事情。医疗保健和药物研发受到各种伦理限制，作物育种相对而言宽松很多，随你怎么玩（至少在实验室是的，监管应该跟上）。这应该才是所谓真正的分子设计育种吧。 20
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摘要：最近很多高校都部署了DeepSeek，大多是原版接入，而且只是针对校内或联盟用户。只能说明几点：一是高校不缺钱；二是算力资源大量闲置；三是纳税人没资格，社畜永远是社畜。 据报道，广西大学亚热带农业生物资源保护与利用国家重点实验室（以下简称“国重室”）与农学院、计算机学院联合部署了本地智慧农业大模型平
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摘要：我试过一些构建知识库的常用方法（如cherry、anythingllm、dify、coze、ragflow等），但是最近我深深爱上了腾讯推出的ima.copilot，可以说个人知识库构建，ima+deepseek简直无敌。 使用非常简单，只要你感兴趣，零门槛上手。所以，基础的东西我觉得没什么可说的。
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摘要：分享几个DeepSeek的使用指南文件。 一是由清华大学新闻与传播学院的余梦珑博士分享的《DeepSeek从入门到精通》（完整104页PPT）。 第二个是中央民族大学新闻与传播学院分享的《DeepSeek如何赋能职场应用？——从提示语技巧到多场景应用》（35页PPT）。 第三个是天津大学自然语言处理
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