人工智能赋能大学治理

人工智能赋能大学治理··AI驱动第五科研范式二

人工智能大模型时代··AI重构大学行政管理五

人机协同共治新格局一

数智赋能新质生产力汇报提纲··AI驱动第五科研范式二

人工智能大模型时代··AI重构大学行政管理五

人机协同共治新格局一

数智赋能新质生产力汇报提纲发展新一代人工智能极为必要

，

正当其时！加快发展

不仅是

“事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”

，

而且是

“我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手”

，更是

“推动我国科技跨越发展、

产业优化升级、

生产力整体跃升的重要战

99略资源”——习近平总书记在中共中央政治局第九次集体学习时讲话深化大数据、

人工智能等研发应用

，

开展

“人工智能+”行动

，打造具有

国际竞争力的。以人工智能赋能建设质量再提级

，加

快人工智能赋能的课程教材建设

，在

相关领域搭建

。建设国家

试

验区是国家赋予天津的重大科技任务

，是建设

“天津智港”、打造

的关键支撑。1.1发展新一代人工智能是国家战略俄罗斯俄罗斯政府

发布《俄罗

斯2030年前

国家人工智

能发展战略》美国美国白宫发布

《关键和新兴技术国家战略》英国英国发布《人工智能

监管：促进

创新的方法》和《人工智

能治理：中

期报告》习近平总书记在第三届“一带一路”论坛中提出《全球人工智能治理倡议》通过《人工

智能法案》

，这是世界上

第一部全面

监管人工智

能的法律召开2024世界人工智能大会

，发表《人工智能全球治理上海宣言》

全球AI战略展开全方位竞争

，深刻影响着全球经济、

社会和科技的未来走向美国美国科技委发

布《美国国战Ai发展》

，这

是全球首个国

家层面人工智

能战略中国国务院发布《新一代人工

智能发展规划》1.1全球各个国家纷纷布局人工智能中国欧盟

中国加拿大美国中国欧盟英国2030:核心产业规模及相关产业规

模分别超过1万亿元和10万亿元●20242019●首次提出了开展“人工智能+”行动“人工智能”首次出现在报告“互联网+”首次被写入报告

引领者面对新形势新需求

，我国主动求变应变

，

牢牢把握人工智能发展的重大历史机遇深化大数据、

人工智能等研发应用

，

开展“人工智能+

”行动

，

打造具有国际竞争力的数字产业集群。

实施制造业数字化转型行动

，加快工业互联网规模化应用

，推进服务业数字化

，建设智慧城市、数字乡村。1.1中国不断深化人工智能国家战略2017年7月，国务院发布第一份有关人工智

能行业的系统部署文件《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》2024年3月5日在第十四届全国人民代表大会第二次会议上国务院总理李强作政府工作报告2020:核心产业规模超过1500亿元

，带动相关产业规模超过1万亿元2025:核心产业规模超过4000亿元

，带动相关产业规模超过5万亿元政府工作报告“智能+”首次被写入报告20172015持续加强人工智能相关学科专业和平台载体建设

，培养一大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才

，

以支撑智能科技和产业发展。——2023年世界智能大会教育部将实施人工智能赋能行动

，

促进智能技术与教育教学

（

AI

foreducation）

、

科学研究（

AI

for

Science）

、

社会（

AI

for

Society)的深度融合

，

为学习型社会、

智能教育和数字技术发展提供有效的行动支撑。——2024年世界数字教育大会面向数字经济和未来产业发展

，

加强课程体系改革

，

优化学科专业设置。制定完善师生数字素养标准

，

深化人工智能助推教师队伍建设。

打造人工智能教育大模型。——教育强国建设规划纲要1.1人工智能赋能行动建设教育强国信息化网络化数字化智能化数智化80s-90s90s-00s00s-10s10s-20s20s物联网、

大数据、

人工智能算力正在成为新型基础设施

，

人机协同突破认知边界云计算/移动网络泛在网络全要素数据采集数据转化生产要素数据辅助响应时间：

分钟级数据库/单机软件结构化数据存储数据作为记录载体人工经验主导响应时间：

周/天级TCP/IP/局域网跨域连接数据共享数据成为链接介质流程驱动响应时间：

小时级机器学习/知识图谱算法驱动数据驱

动决策算法推荐响应时间：

秒级大模型/数字孪生生成式人工智能数据创

造智能自主决策响应时间：

毫秒级1.2从信息化到数智化

，技术在日新月异快速发展宗教权威精英教育超学科融合博洛尼亚大学（1088）

法学教育奠定大学原型培养精英、

保存古典知识

历史的延续

，智能化、

数字化时代的创新与重塑现代社会（20世纪）研究型大学+全球化中世纪（12-15世纪）宗教+学术传承工业革命（19世纪）知识实用化转型当今时代（21世纪）数字化+社会责任联合国SDGs（2015）纳入大学评估欧盟（1987）Erasmus计划MIT创立（1861）“手脑并用”工程教育技术创新、

社会服务跨学科研究、

国际协作教育公平、

可持续发展1.2大学使命大众教育单一学科全球责任学科交叉学术自由终身学习

历史的延续

，智能化、

数字化时代的创新与重塑中国教育2.0岳麓书院白鹿洞书院n

数字技术疫情期间线上教学系统n

人工智能ChatGPT引发教学变革n

科层制管理院系专业分化n

规模化培养标准课程体系和学分制智能文明时代的治理数字化转型

，通过AI技术深度融合重塑了大学的“管-教-学-研”全链条当代高校“课程思政”建设可追溯至书院将伦理教育融入经典研读传统，为现代大学治理提供了历史镜鉴工业时代的大学制度使大学从“知识象牙塔”转型为社会进步引擎逐步催生未来智能大学范式智能文明时代

（21世纪）农耕文明时代

（10-19世纪）工业文明时代

（1840-2000）1.2大学治理发展过程n

学术自治

n

道德本位山长负责制与自由讲学"修身齐家治国"的目标《莫雷尔法案》

"赠地学院"斯坦福2025

"开环大学"蔡元培“教授治校”清华大学以

“千亿参数多模态大

模型GLM”为平台与技术基座

，

研发多个

，

服务不同

学科领域的教师的教与学生的学。斯坦福大学等团队联合发布的生

物学大模型

“

Evo2”通过整合生

物学、

人工智能与药物学

，加速

了。大学人,才培养和科技创新1.2人工智能重构人才培养和科技创新清华大学智能产业研究院与字节跳动成立

“可扩展大模型智能技术联合研究中心”

，推动

。··AI驱动第五科研范式二

人工智能大模型时代··AI重构大学行政管理五

人机协同共治新格局一

数智赋能新质生产力汇报提纲人工智能经历了半个多世纪的发展历程

，

涌现出了众多影响深远的技术、

产品•

逻辑推理•

经验归纳1963年《数学原理》全部52条定理被Logic

Theorist证明2.1三起两落：人工智能发展史•

专家系统•

知识构建1993年XCON-R1专家系统每年为公司带来百万美元的收益1986年Hinton等提出反向传播算法●●1979年第一个产生经济效应的系统地

质

专

家

系

统Prospector诞生●●专家系统耗费大量人力

，

应用场景优先，同

时日

本

第

五代计算机研发失败

，

人工智能进入第二次寒冬一起一落

二起二落全新时期●●2

0

1

2

年AlexNet在ImageNet图像分类比赛中一战成名

，遥遥领先第二名十个百分点●20

2

3

年

大模型呈井喷式爆发态势,

能

力

快

速迭代

，

模态持续拓展

。如B

LIP

2

、

Qwen-VL等2022年超大规模生成与对话模型兴起

，如DALL-E

2

、

S

t

a

b

l

e

Diffusion

、

I

ma

g

e

n

、

ChatGPT等●2024

年大模型推理理解能力跃迁

,GP

T

-

o

1将思维链的引入使大模型具有复杂推理能力。202

1年DeepMind提

出

的Alpha

Fold2破解了困扰生物学界50年的蛋白质折叠难题70年代社会各界对人工智能提出质疑

，研究经费大幅缩减2

0

0

6

年Hinton等提出具有可行性的深层神经网络模型•

深度学习•

巨大算力●19

5

6

年

达

特茅斯会议提出人工智能2016年AlphaGo打败人类顶尖棋手李世石2014

、2024Attention

Transformer

Scaling

Laws

|GPT-3RLHF

|

ChatGPT

o1/R1

`、2014

2017202020222024

DS

Math/Coder2024.02DS-VL2023.072012420224

大学实现原始创新、企业避行技术集成生成式AI是人工智能发展的一个重要趋势

，

引领AI技术进入一个新阶段AGI

…ASI生成式AIDeepSeekENIAC图灵测试达特茅斯会议ELIZA

AI寒冬I

专家系统

AI寒冬II

统计方法

NN再兴起19451950195619661974-19801980-19871987-1990s1990-2000s2006-2.1大模型发展历程DS

LLM

Base

2023.11

DS-V22024.07DS公司成立DS-V3DS-R12024.122025.012024.03202520232.1

DeepSeek系列大模型

DeepSeek

R1打破了美国第一梯队企业以闭源形成的技术护城河

，进一步动摇了美国的“AI

Dominance”DeepSeek

LLM67B

Base在推理、

代码、

数学和中文理解等

多

个

领

域

超

越

了Llama

2

70B

Base。DeepSeek-R1为开源推理模型

，通过多阶段训练和冷启动数据优化、

全场景强化学习进一步对齐人类偏好。模态理解能力

，能够处理包括逻辑图表、

网页、

公式识别、科学文献、

自然图像以及复杂场景中的具身智能等多种任务行了预训练

，

并通过监督微调和强化学习进一步提升性能。旨在实现高效推理和低成本训练。DeepSeek-VL具备通用的多在多样化、

高质量语料库上进DeepSeek-V3DeepSeek-R1DeepSeek-VLDeepSeek

LLM。文献快速阅读这些能力及其组合让大模型在多个任务中展现出强大的泛化能力l

图像精准解析l

语音智能交互l

多模态融合生成l

语义解读精准l

对话生成流畅l

信息提炼高效l

知识高效检索l

智能精准问答l

在线网络搜索2.1大模型的能力l

归纳推理l

演绎推断l

思维链逻辑推理与交互知识存储与检索语言理解与生成视觉与多模态面对大模型的幻觉、不透明、逻辑推理不足及伦理风险

，需要携手共同构建安全、透明、负责任的AI未来幻觉现象l

输入冲突的幻觉l

语境冲突的幻觉l

事实冲突的幻觉l

基于数据的可解释性l

基于模型的可解释性l

基于结果的可解释性l

具有特定偏见的言论l

泄露相关人的隐私l

回复不安全可靠l

本质是模式匹配l

缺乏因果关系理解l

依赖于输入提示2.1大模型的不足高级推理能力弱伦理问题可解释性差在当今人工智能领域

，智能体框架已经成为开发高效、灵活和可扩展应用的关键工具智能体核心能力动态匹配原子任务与工具库（本地API/第三方服务）长期记忆层

短期记忆层

实时上下文层任务泛化能力是否具备实体交互能力对复杂需求进行多级拆解

，

生成可执行原子任务链2.2智能体垂直领域智能体

通用任务智能体记忆系统（短期+长期）Lumiance条款审计波士顿动力Atlas软件智能体具身机器人多智能体角色分工任务分配：

大模型指导任务划分

-现全局知识库

大模型提供语义理解与任务规划能力

，驱动智能体完成感知、推理、工具调用到执行的闭环链路2.2大模型&智能体大模型作为“大脑”“大脑”提供统一的语义理解和推理能力支持跨模态信息处理知识共享：通过大模型实语音文本数据图像

agent1

agent3agent2agent4全球首款通用型AIAgentManus在GAIA基准测试所有三个难度级别上

，都取得了最先进SOTA（State-of-the-Art）

的成绩Manus的产品名

，意思为“手”

，来自拉丁文

"mens

et

manus"——知行合一。

为

LLM做一双能巧妙调用工具的手

,从而扩展人的能力

，让你心中的愿景成为现实。2.2智能体实例性能领先Manus性能达到SOTAManus智能体核心功能

这些能力及其组合让Manus在多个任务中展现出强大的泛化能力

2.2智能体实例调用浏览器、

代码编辑器、数据分析工具等支持文件处理、

数据分析、内容创作、

旅行规划等将复杂任务分解为子任务并自主执行根据用户反馈优化工作方式文献快速阅读工具调用与自动化复杂任务规划与执行自主学习与优化多领域任务处理依托Manus智能体

，打造产业新生态Manus通过简易HTML与动画演示的深度融合

，实现产业模式新生态提示词：

制作介绍小米su7的十页PPT2.2智能体实例提示词查询教学制作依托Manus智能体

，打造教学新生态Manus通过简易HTML与动画演示的深度融合

，实现教学模式新生态提示词：

我是一名中学物理老师

，

正准备教授动量守恒定律。

您能否创建一系列清晰准确的演示动画

，

并将它们整理成一个简单的HTML演示文稿？2.2智能体实例提示词查询教学制作贯通跨平台编程与自动化部署

，助力游戏重制与多领域开发提效通过智能代码生成与自动化集成

，

Manus为多行业数字化创新提供灵活、可扩展的技术生态提示词：

帮我写一个DOOM的网页版游戏

，

高保真

，我可以用鼠标和键盘来玩2.2智能体实例提示词查询游戏制作Manus：从数据分析到材料整合

，从项目学习到历史可视化

，一站式智能助手 Manus全面支持多领域的高效协作与知识传递当你需要学习某个开源项目时

,

manus会深入代码库理解代码

，绘制系统结构图

，

并为你深入讲解项目细节Manus

为一家得克萨斯州的BBQ门店深入进行门店周边的数据估算和分析并提供销售额提升策略报告Manus可以为记者或投资人深入整理待访谈人的全面信息并准备访谈所需的所有材料Manus为我们讲解莱克星顿第一枪的战役过程时

，

配上了自己画的可视化地图2.2智能体实例历史讲解材料整理项目学习数据估计··AI驱动第五科研范式二

人工智能大模型时代··AI重构大学行政管理五

人机协同共治新格局一

数智赋能新质生产力汇报提纲3.1AI大模型辅助的大学智能治理AI4SAI赋能新工科消除学科工具壁垒破除学科知识孤岛AI

+大学治理智能体市场动态优化资源调配自主管理科研进程智算基座知识基座多学科交叉融合特色知识平台100+智慧化治理智能体数智赋能大学治理全流程跨学科操作系统全自主AI驱动科研范式10+学科基座模型颠覆性科学假设生成智能辐射

知识反哺数字赋能

知识优化校级领导……各院级领导血学校机构校长层面决策学院层面决策机关部门决策……AI大模型通过智能决策支持、流程自动化重构、数据深度治理和风险预警预判辅助大学治理智能AI大模型深度赋能大学智能治理

，助力校院领导决策

，全面推动行政管理能力提升GEmma大学智能治理3.1AI大模型辅助的大学智能治理成绩

教师学生

项目数据支撑智能决策支持数据深度治理风险预警预判流程自动化重构自动化行政审批监测校园舆情个性化教育服务财务风险预警监控数据流动自动处理维修请求校园安全预测优化选课流程整合校内数据………………DeepSeek推动职能部门向智能化转型

，优化资源配置效率

，实现科学化精细化管理提示词

：

中国矿业大学在十五五期间应该如何突出办学特色

,

重点建设那些学科

智能决策支持3.2智能决策支持提示词查询DeepSeek为考生提供个性化服务

，提升对学校的满意度提示词

：

如何使用大模型和智能体重构中国民航大学的招生流程？

实现流程者能化与当动化,

3.3流程自动化重构

流程自动化重构提示词查询DeepSeek为考生提供个性化服务

，提升对学校的满意度

实现流程者能化与当动化,

3.3流程自动化重构DeepSeek确保数据质量与合规性

，

同时挖掘潜在教育规律

，为规模化因材施教提供可靠基础提示词：

如何通过AI大模型对学生信息进行深度分析

，

支持个性化教育服务？

数据深度治理3.4数据深度治理提示词查询DeepSeek辅助提升风险预警精准度与响应效率

，

降低安全事故发生率提示词

：

一个学生因为考试成绩不佳

，

给辅导员发信息说自己要出去走走后失联

，

从辅导员到学院领导再到学校领导应该如何处理此类事情

风险预警预判3.5风险预警预判提示词查询AI大模型深度赋能智能科研管理

，助力校院领导决策

，全面推动科研创新能力提升GEmma智能科研管理3.6AI大模型辅助的智能科研管理整合多学科交叉布局科研热点前沿领域海外人才引进科研管理建议前瞻科研布局科研人才管理科研平台建设拓展应用落地专业引进平台机械

化工

顶层战略定位设计

i

开设复合课程

i

项目定向邀约

i科研资源智能配置血学校机构国际合作渠道校企联合培养科研创新学科重构“AI

+多学科”辅助天大师生数学

医学科研成果转化跃升公关核心技术产学研联动各院级领导校级领导……提示词

：

如果我是中国矿业大学的校长

，

应该如何使用DeepSeek辅助科研管理3.6科研管理建议校长提示词查询科研管理建议提示词

：

中国矿业大学是否需要建设一个算力集群

，

本地化部署DeepSeek-R1满血版本并支持全校师生使用大模型推理功能

，如果有必要

，应该如何建设并给出具体方案和建设经费分析？AI大模型赋能校级科研智能平台

，能够显著提升科研攻坚能力与产学研协同效能3.6科研平台建设机械化工能源

医学教育材料AI大模型有助于突破具身智能技术

，培养跨学科复合型人才

，推动智能制造、智慧医疗等的产业化落地提示词：

中国矿大应该如何整合全校学科

，

布局具身智能这一前沿热点3.6前瞻科研布局提示词：

中国矿大要发展具身智能方向

，应该在校内重点培育和支持哪

些团队和个人

，从国内外中引入哪些团队

，

尤其是海外优青申报人选？AI大模型辅助人才管理

，提升技术研发能力

，推动产学研结合

，加速具身智能技术的应用落地3.6科研人才管理··AI驱动第五科研范式二

人工智能大模型时代··AI重构大学行政管理五

人机协同共治新格局一

数智赋能新质生产力汇报提纲第2范式：

理论科学理论模型牛顿定律

、

电动力学方程等19世纪-20世纪中叶5.1数智赋能的第五科学范式数值计算模拟20世纪中叶-21世纪初观察和实验自由落体

、

进化论等19世纪之前大模型

、

智能体自动化科学研究2023年数据建模

、

分析

、

挖掘21世纪初第4范式：

数据密集科学第5范式：智能驱动科学第3范式：计算科学第1范式：经验科学大数据依赖学者个人合作积累

：

：

(

)

性关联现全球隐同实科协台学时平叉实享建立交开放共需X程度合工信结接可对型证模验同估性协评释产业可解第五范式标志：机器涌现智能&人-机-物智能融合5.1第五范式—AI驱动的科学研究新范式1.数据驱动的全流程智能化2.大模型驱动的自主科学发现3.人机融合的闭环科学验证传统

耗时、

经验

传统

（周期长、跨域壁垒高）依赖低效效率革命性提升√复杂问题突破√

(克服组合爆炸)5.

伦理与工程化落地

4.

跨学科知识图谱构建人类归纳推理、

确定性算法、

统计模型

传统-人工AI-驱动跨学科创新机制√(催生颠覆性技术)多模态大数据(实验+文献+社会行为+模拟生成)自动化平台形成

“假设-实验-反馈”闭环概率推理、

深度学习、复杂系统涌现智能以黑盒思想克服组合爆炸问题AI-自动传统人工操作（日均数次实验

，误差率高）AIAI传统有限实验数据局部仿真结果AI-驱动AI-驱动AI-驱动AI-驱动科技伦理监管机制伦理与治理框架完善智能化科研将推动“科学-技术-工程”全链条融合形成“人机共智”的新生态

，其成功取决于模型创新、跨学科协作与全球化竞争策略

驱动料新

革命性突破知识孤岛,迎来交叉学科爆发5.1第五范式—AI驱动的科学研究新范式协作层

黑箱模型可解释性困境

数据与算力依赖

学科壁垒与人才缺口数据偏见与安全风险

伦理风险AI基于知识图谱关联交叉学科规则层加速创新风险可控生态稳定性技术演进方向大小模型协同人机融合的具身智能工程领域未来：

从范式迭代到生态跃迁现状:从技术突破到生态重构知识&技术&资本

高速流动科研大模型快速提取关键数据推动产学研协同参与者增加

生态多样性ce

epseel

GEmma跨学科融合与平台型科研伦理与挑战并存AI驱动各领域技术突破概率和统计推理在科研中发挥更大的作用生态活力迸发生态跃迁材料与化学生命科学科研范式结构性变革生态构建与全球竞争资源层中美技术博弈可解释性增强校企合作深化由AI技术发现的稳定材料结构已经超越人类专家发现的历史总和5.1AI驱动的科研范式极大提高科技进步迭代步伐

数据驱动的判别式AI进行仿真筛选和功能预测

现有材料大数据管理与全球互联数据驱动的生成式AI产生海量稳定分子候选结构具身智能机器人进行黑灯实验2022年5月

，全球首款全自动生成的32位RISC-V

CPU“启蒙1号”

由中科院计算所利用AI技术成功设计。

AI的利用

，

将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门

，效率提升至1/1000

，标志着芯片设计进入智能化时代启蒙

号全当动

AI

+芯片设计预示着创新加速和智能优化新时代的到来

，显著提升设计效率和创新能力5.2典型案例—AI加速芯片设计生产速度

5小时/400万逻辑门

生产效率

1000倍领域跃升可视化核心论文From:

DATE;ACMComputingSurveysAI生成Force-directedmethodbased

on

ML传统方法StandardCell

DesignDeePMD(深度势能)方法由中美团队合作开发

，结合第一性原理与深度学习

，

将分子动力学模拟规模从百万级原子扩展

至170亿原子

，

计算效率提升超1000倍。

该成果在2020年获

“戈登·贝尔奖

”

，

2022年进一步优化后实现单日模拟11.2纳秒物理过程AI

+分子动力学模拟为大规模分子系统的研究、复杂反应机制的解析以及新材料与药物的发现开辟了新路径5.2典型案例—AI驱动分子模拟领域From:

Naturecommunications;

Computer

PhysicsCommunications模拟精度

0.1-0.3A

模拟速度小时模拟范围

亿量级领域跃升可视化核心论文AI模拟(MPNNs)Basedon

ML传统方法AMBER&CHARMM预测速度

小时

预测范围2.14亿截至2024年

，该系统已预测超过100万个物种的2.14亿个蛋白质结构

，几乎覆盖地球所有已知蛋白质 AI

+结构生物学预示着生物医学研究的高效化、精准化和自动化新时代的到来5.2典型案例—AI重塑生物医学研究领域跃升可视化核心论文From:

Nature;

naturecomputationalscience传统方法(模版法)template-basedproteinstructure

predictionAI预测(AlphaFold2)Basedon

ML预测精度

92.4%

科研输出

科研赋能 构建可行假设打破学科壁垒、打通知识孤岛加速创新进程

联想理论知识重组理论创新通常通过已有概念的链接产生科学发现往往源于跨领域知识的结合已有材料新工艺

新型催化剂链式求导多层神经网络反向传播算法背景知识+研究灵感组合知识图谱助力可靠合作文献检索挖掘灵感假设排序筛选最优假设35追海量文献抽取概念生成关联知识图谱研究人员子网络生成科研合作思路从背景和灵感构造初步假设马普所大规模生

成科研假设调研百万篇科学论文

110位研究负责人提供交叉学科假设：5.3科学假设生成生成数量：4451条个性化研究建议评估结果：394条非常感兴趣

，713条感兴趣

，可行假设超24%提出顶级交叉学科科学假设包含：

自然科学与人文社科专业研究员学科交叉可合作假设比例超45%提供创新可行性假设：5.3交叉学科问题生成——突破知识孤岛、爆炸组合创新第2步：

文献搜索与关键背景知识获取通过检索和分析大量相关

文

献，获

取

重

要

背

景知

识，为

假

设

生

成

提

供基础第3步：

基于科学知识库生成假设通过少样本学习或微调等策略，

进一步提高生成假设的质量第1步：

问题定义与领域聚焦明确研究问题，

分析研究需求，

为后续步骤提供方向第5步：

假设评估评估假设的相关性

、

新颖性

、

重要性和可验证性第4步

：

强化学习迭代细化假设增加给定研究问题与生成假设之间的相似性背景

：在双波长激发（450/520nm）

的光氧化还原反应中

，光强比例、

溶剂极性（丙酮/乙腈混合比例）与自由基生成动力学间存在复杂非线性关系。在人工智能技术中……要求：

这两个学科是否存在理论技术上的关联。ChemistryLaserSolvents5.3大模型辅助的科学假设生成—LLM提出跨学科假设科学家提示词查询模型假设生成发现AI与有机化学的跨学科关联知识重组建立学科关联知识整合背景：在双波长激发（450/520nm）的光

氧化还原反应中

，光强比例、溶剂极性（丙酮/乙腈混合比例）与自由基生成动力学间存在复杂非线性关系。在人工智能技术中……要求：

根据学科关联

，

提出一套合理的科学假设。5.3大模型辅助的科学假设生成—LLM提出跨学科假设ChemistryLaser提出假设《基于协同学习的双波长激发-溶剂协同优化模型》科学家提示词查询模型假设生成假设生成启发式推理Solvents背景

：在双波长激发（450/520nm）

的光氧化还原反应中

，光强比例、

溶剂极性（丙酮/乙腈混合比例）与自由基生成动力学间存在复杂非线性关系。在人工智能技术中……要求：

根据科学假设

，

做出形式化分析。5.3大模型辅助的科学假设生成—LLM提出跨学科假设ChemistryLaser分析假设《基于协同学习的双波长激发-溶剂协同优化模型》科学家提示词查询模型假设生成形式化分析Solvents覆盖Deepseek提出假设

：

“双波长激发系统与溶剂极性的动态匹配可调控自由基/极性交叉路径的竞争

，

进而决定区域选择性。通过深度协同模型

，

可实现光-溶剂-自由基三元协同优化

，最大化目标产物产率。

”Deepseek通过“整合-关联-假设-分析”流程

，可提出合理有效的科学假设5.3大模型辅助的科学假设生成—LLM提出跨学科假设51篇Nature与Science同等级的评测论文中

，近40%的实验生成假设与真实假设高度相似顶级学科假设批量自动化生成3000篇高质量论文寻找灵感MOOSE-CHEM批量生成科学假设5.3大模型辅助的科学假设生成—迭代优化解决组合爆炸问题GNoME采用基于图神经网络的生成式模型

，成功预测了220万种新的晶体材料

，

其中

38万种被计算验证为稳定结构。•结构管道

：基于已知晶体结构1.理论计算验证稳定性；2.验证数据反哺模型训练；3.迭代优化

，提升预测精度

，准确率从初始5%的提升至80%。的微小调整生成候选材料。•成分管道

：完全随机生成新化学式爆炸式组合

，

突破传统设计限制

，探索更广阔可能性。GNoME训练覆盖超过1亿组材料数据

，通过