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[交流]
基于AI大模型的生化環(huán)材領域接收0854電子信息調(diào)劑生的探討
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各位老師、各位同學： 本人085405軟件工程，欲調(diào)劑生化環(huán)材領域，目前發(fā)現(xiàn)眾多學校的生物與醫(yī)藥、化材、化工專業(yè)對0854電子信息類考生持開放態(tài)度，值得注意的是有些學校調(diào)劑要求仍為“本專業(yè)優(yōu)先”，其次是0854及其分支。 本人掌握gpt、deepseek等大模型的部署，本科階段掌握生物信息學相關分子動力學計算機模擬實驗。本人深刻意識到計算機及ai機器學習等技術對生化環(huán)材領域的變革性趨勢，作為這場調(diào)劑戰(zhàn)的親歷者，跟大家分享一些我自己的心得體會。 對于0854的調(diào)劑生們，誠然調(diào)劑到生化環(huán)材是無奈之舉，須知0854是“死亡代碼”，300分以下幾近“無學可上”，選擇范圍十分局限，而眾多生化環(huán)材領域的學校如今開放招收0854類，這對于考生來說亦是機會亦是挑戰(zhàn)：1)來自生化環(huán)材本專業(yè)考生的競爭 2)同為跨考生（包括但不限于：機械、光電非0854其他計算機大類的考試）兩方面的圍剿，調(diào)劑競爭壓力不輸電子信息類專業(yè)！ 而各位老師們，一個7-10人的課題組中1-2名計算機類學生已趨于飽和，計算機模擬類高分論文以“干濕結合”為核心，招收0854類學生的weakness在于，他們其中的大部分，沒有相關學科的概念，這大大增加了需求分析與溝通的難度，也需要額外花時間去指導學生進行本專業(yè)的學習。 誠然，以ai為核心的大語言模型的時代已經(jīng)到來，算力成本的下降為生化環(huán)材領域提供了十足的機遇，如機器學習輔助進行材料分析、化合物推算，算力支撐materials studio及其dft計算等等，生化環(huán)材領域亟需更多掌握計算機技術的專業(yè)型人才，而矛盾在于，生化環(huán)材傳統(tǒng)領域學者在學習編程、大模型語言學習成本較高，如底層知識api接口、操作系統(tǒng)原理、計算機網(wǎng)絡等。而計算機類人才如上所述，傳統(tǒng)科學如化學、材料基礎、儀器分析等課程亦為難點。 讓我們將話題回到題目的核心：調(diào)劑，對于調(diào)劑生而言，這是場“至少有個學上”的孤注一擲，對于老師而言，這是個“能夠緊隨大語言模型發(fā)展”的意外之喜。 而調(diào)劑生如何能夠這場跨專業(yè)的調(diào)劑戰(zhàn)中勝出，則是考生與考生之間、考生與老師之間的一場博弈。 發(fā)自小木蟲手機客戶端 |
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