6月12日，理科大楼B112室迎来了“大模型俱乐部”第二次研讨会。
会议伊始，计算机学院青年研究员周杰发表了题为“大模型应用实践”的主题报告。他详细介绍了大模型在智能办公、图像生成、数据结构化等多个领域的广泛应用。周杰分享了通过ChatGPT进行提示工程的实践经验，展示了如何利用大模型实现文档问答、智能搜索、图像生成和视频编辑的多样功能。报告中，周杰列举了多个应用实例，包括Midjourney生成图像、Runway AI的视频编辑工具、腾讯文档智能助手等，展示了大模型在实际应用中的强大潜力。
随后，化学与分子工程学院的何晓教授带来了题为“ChemGPT 1.0”的报告，聚焦于大模型在生物医药和分子智造领域的创新应用。何晓教授介绍了ChemGPT 1.0的架构和功能，阐述了其在化学合成反应、化学性质预测、逆合成路径规划等方面的突破性进展。他强调，ChemGPT 1.0不仅提高了分子设计和合成的效率，还通过智能合成平台实现了绿色高效的自动合成。
案例讨论环节，教育学部职业教育与成人教育研究所的井文博士介绍了职业学校学生思想状况调研项目的背景和需求，旨在跟踪学生思想动态，为德育思政工作提供改进建议。调研对象包括学生、教师、家长、企业员工和往届毕业生，采用线上问卷和线上线下结合的访谈方式,目前已收集90万份问卷和4500份访谈资料。针对如何利用大模型分类和分析数据、总结报告内容，以及对比2024年与2022年报告的问题，周杰老师建议先将数据转换为表格形式，通过大模型进行摘要生成和数据总结，并利用Excel进行图表数据分析。他还提到大模型可以通过样例训练生成准确的摘要和分类结果，对于报告对比则需编写统计代码进行辅助。总体而言，借助大模型技术可以有效提升数据统计和分析的效率，从而提升调研工作的效率和质量。
在创意写作团队的讨论中，传播学院王峰院长首先介绍了团队的工作流程，包括利用大模型生成网络文学作品的方法。魏萱详细讲解了从关键词生成基本设定，到形成章节大纲，再到生成具体内容的步骤，并展示了如何通过大模型生成角色卡、故事背景和情节元素。王峰院长提出目前面临的挑战主要在于长篇文本的逻辑连贯性和文字质量上存在问题。
针对这些问题，计算机学院院长周爱民建议采用人机协同的方式，通过构建辅助创作者的工具平台来提高创作效率和质量。虽然大模型在创作中可以提供帮助，但不能完全依赖，需结合大模型和人工的优势，建立专属的网络文学创作工具和标注标准。通过微调模型和总结提示词的使用经验，可以更好地服务于文学创作。
王峰院长表示愿意通过跨学科合作解决当前面临的挑战，未来的目标是构建一个高效辅助创作者的系统，结合大模型的自动化能力和人工的创造力，显著提升网络文学创作的效率和质量。
在开放讨论环节，计算机学院副院长贺樑同与会者就大模型发展对科研工作的影响展开了深入讨论。大模型的强大能力正在改变传统的科研方法，大模型的发展为科研工作带来了前所未有的机遇和挑战，尽管面临一些问题，但通过持续的技术进步和规范的完善，大模型必将在科研领域发挥越来越重要的作用，推动科学研究迈向新的高度。
通过本次讨论会，参会人员加深了对“大模型俱乐部”的了解，并对大模型技术在各自领域的应用有了更深入的认识。与会者积极参与互动讨论，分享了许多宝贵的实践经验和见解。通过研讨会，不仅可以拓宽视野，还能促进跨学科合作和交流，推动大模型技术在科研工作中的创新应用。此次会议为未来的研究和实践提供了新的思路和方向，激发了更多合作与探索的机会。
