报告题目：AI大模型的发展趋势和在生物医药领域的应用
报 告 人：潘毅 教授
报告时间：10月27日（周一）上午 11: 00
报告地点：临江楼A916-917报告厅
主 持 人：刘琦 教授
报告人简介：
潘毅，博士，深圳理工大学计算机科学与控制工程院创院院长、讲席教授；中国科学院深圳先进技术研究院高性能计算中心首席科学家；广东省生物医学大数据智能分析重点实验室主任；深圳市智能生物信息学重点实验室主任；美国医学与生物工程院院士、俄罗斯工程院外籍院士、乌克兰工程院外籍院士、欧洲科学与艺术院院士、英国皇家公共卫生院院士。国际工程技术协会杰出会士、英国工程技术学会会士、亚太人工智能学会会士、亚洲计算智能学会会士、国际人工智能产业联盟会士、日本学术振兴会会士、教育部特聘教授、国家特聘专家。入选2024全球前0.05%顶尖学者榜单。近五年被ScholarGPS评为全球计算生物学排名4的顶尖学者。
报告简介：
本报告将阐述从AI基础大模型、到行业大模型、到场景大模型、到问题大模型的演变。每一步的变化都需要注入相应的知识和模型的微调。本报告重点将讨论大模型ChatGPT和DeepSeek的基本原理和在生物医药领域中的重要作用和价值。最近，ChatGPT击败17位医生，助4岁男孩精准找出怪病病因。这说明只要应用得当，AI完全可以成为人类诊疗疾病的助手。但同时，哈佛大学附属医院布莱根妇女医院发表在JAMA上的一项研究显示，在给出癌症治疗建议时，ChatGPT只有62%的案例是完全正确的，所以需要谨慎应用其结果，一种解决的方案可以用生成内容检测工具，如AIGC-X和ZeroGPT等。大模型背后海量的数据库是优势，但在专业领域里则存在着干扰信息过多和缺乏专业知识的弊端。针对这种情况，我们团队研发了一种自闭症大语言模型知识向量库系统，可以减少训练时间和利用小量的训练数据，并且达到更好的效果。本报告还将介绍利用大模型设计新的药物小分子。我们可以输入很多与治疗某种疾病有关联的小药物分子到大模型系统来产生新的药物小分子，加上我们强大的AI药物筛选功能，我们就有可能设计出合适某个靶标的新药。
欢迎广大师生踊跃参加！
软件学院
2025年10月27日
