在人工智能技术日新月异的今天，AI的发展不仅给我们带来了全面且深刻的机遇，而且正以前所未有的广度赋能学术研究。为锚定学术航向、促进学术交流，吉林大学研究生会于3月份举办了“AI赋能学术研究”系列活动。此次活动特邀人工智能学院2024级博士研究生张鉴坤、2022级博士研究生叶航廷，深度解析大语言模型在学术研究、决策优化与学术规范重构中的创新应用，累计百余人参与研讨。
第一期线上讲座
张鉴坤：构建学术规范与科研效率双螺旋
3月24日晚，研究生会举办了第一期线上讲座，主讲人张鉴坤围绕“AI赋能科学研究：构建学术规范与科研效率双螺旋”话题展开介绍。讲座伊始，张鉴坤就人工智能技术进行了简单科普，介绍了大语言模型具备的自然语言处理能力与交互能力，如语言翻译、情感分析、文本生成等，展示了AI在科研与生活中的广泛应用。在此基础上，他通过举例生动阐述了大语言模型的运行原理和训练机制，并介绍了强化学习、混合专家模型及思维链等前沿技术。
第二部分，张鉴坤深入浅出地指出当前大模型发展中存在的一些风险，例如幻觉问题、不遵守指令、逻辑错误等，并强调在使用大模型辅助科研工作时，必须严格遵守学术规范、避免学术不端行为，以确保科研成果的真实性和可靠性。
第三部分，张鉴坤围绕AI在学术研究中的辅助应用及相关技术向同学们展开分享。他首先介绍了AI在辅助文献阅读、扩展思路、论文写作等方面的具体应用，包括生成思维导图、辅助科研绘图和代码生成等。此外，他还分享了如何写出更好的指令、检索增强技术以及本地部署大模型的方法。
第二期线下讲座
叶航廷：大语言模型的决策能力与安全边界
3月26日下午，“AI赋能学术研究”第二期活动在鼎新楼A652会议室顺利举办。主讲人叶航廷围绕大语言模型的基础应用、辅助决策能力及安全边界三方面向同学们进行了详尽的分享。
首先，叶航廷介绍了大语言模型的基础知识与运行机制，展示了大语言模型辅助决策的方式，包括上下文学习和作为优化器处理，并列举医疗、金融等领域生动的案例帮助理解。随后，他指出大语言模型发展中面临的安全边界问题，如模型生成的文本难以辨别、可能产生误导性内容等，并分享了机器生成文本检测技术和大语言模型安全性微调方法，以提升模型的安全性和可控性。
在互动交流环节，同学们踊跃发言，就模型训练、本地部署、AI遗忘等方面的问题向主讲人提问，主讲人一一耐心解答。
通过两次精彩的讲座，同学们不仅切实掌握了多种功能各异的实用工具，认识到合理利用AI技术对于提升科研效率和质量的重要意义，还深刻体悟到人工智能安全边界的重要性。愿以此次学术交流活动为起点，让AI与学术研究碰撞出火花，助力我校研究生在学习和科研道路上不断前行！
吉林大学研究生会
2025年3月29日
