使用 ChatGPT 等大型语言模型进行单细胞数据注释是一种有效的方法，能够揭示在之前被忽视的细胞亚型特异性分化路线和关键的生物学问题，特别是在癌症进展、哺乳动物发育和干细胞分化方面的应用前景非常广阔，是单细胞分析领域的重要里程碑。

Apr, 2023

大语言模型如 ChatGPT 不仅限于人类语言，还可以分析 DNA、蛋白质和基因表达等串联数据，从而生成可应用于复杂模式识别和生物学解释的基础模型，本文评述了不同类型的大语言模型，并展示了它们在生物学领域中的最新应用，同时探讨了这些模型如何在植物界中进行部署。

Jan, 2024

大型语言模型 (LLMs) 在增强自然语言理解方面具有变革性的力量，代表着朝着人工通用智能迈出的重要一步。科学 LLMs 是一个新兴的领域，专门针对促进科学发现进行工程化设计。本文详细调查了科学 LLMs，并围绕生物化学领域进行了深入研究，包括文本知识、小型分子、大分子蛋白质、基因组序列以及它们的组合，从模型架构、能力、数据集和评估等方面进行了分析。最后，我们批判性地审查了当前的挑战，并指出了前景广阔的研究方向以及 LLMs 的进展。通过提供对该领域技术发展的全面概述，本调查力求成为研究人员在科学 LLMs 复杂领域中的宝贵资源。

Jan, 2024

本文分析了引入生成式人工智能（AI）的大型语言模型（LLMs）—— 如 OpenAI 的 ChatGPT、GPT3.5 和 GPT4、谷歌的 Bard、Large Language Model Meta AI（LLaMA）等 —— 在通信界面（特别是企业无线产品和服务）中应用的能力和局限性，并针对 Craddlepoint 公开数据进行多个用例的比较分析，包括领域自适应、内容连贯性、输入扰动和错误的鲁棒性。我们相信这种评估将为数据科学家提供建立面向领域特定需求的定制对话接口的有用见解。

May, 2023

本文研究了如何将已有方法与软件工具组合使用以制作出针对某一特定领域的聊天机器人，采用文本嵌入查找来为大型语言模型提供该领域的上下文信息，同样证实了现有的图像嵌入方法可以用于跨出版物进行搜索和检索。

Jun, 2023

ChemLLM 是第一个专门用于化学领域的大型语言模型，通过使用结构化化学知识构建对话系统，能够在化学学科中顺畅交互完成各种任务，包括名称转换、分子标题和反应预测，并在相关数学和物理任务中展现出出色的适应性。

Feb, 2024

本文提出了一种基于自然语言描述和编辑目标分子的新型任务，即 “对话式分子设计”，并设计了一个通用的 ChatMol 模型，它采用了大规模语言模型和化学知识相结合的技术，来实现将自然语言和化学语言相互转换在分子领域的应用。

Jun, 2023

该研究发现大型语言模型 (chatbots) 可能使得制造病毒变得更加容易，并提出了应对措施，包括第三方评估、筛选训练数据集以及通过合成提供商或承包研究组织和机器人云实验室进行验证筛选所有合成的 DNA。

Jun, 2023

通过对多个 LLM 模型的研究，本文不仅提供了全面的概述，还明确了现有挑战，并指出了未来的研究方向。该综述提供了关于生成型人工智能的当前状态的全面观点，为进一步的探索、增强和创新提供了启示。

Mar, 2024

本文旨在通过预训练大型语言模型及相应的提示技术，实现轻量级、可通用的基于自然语言的手机交互，解决开发人员需要针对每项具体任务创建独立数据集和模型的成本和劳动力问题。研究表明，针对移动 UI 设计的四项重要建模任务中，我们的方法在不需要专用数据集和训练的情况下，取得了令人满意的竞争成绩。

Sep, 2022