学院动态|学院成功举办“AI工具助力科研”专题研究生学术沙龙

为完善多层次、跨圈层研究生学术交流体系，破除传统科研路径局限，培育研究生智能化科研素养，主动顺应人工智能与理工科交叉融合的前沿科研趋势，6月4日，学院研究生会于狮子山校区逸馨楼406会议室主办“AI工具助力科研——智能文献挖掘与实验工程实操”专题研究生学术沙龙。本次沙龙特邀四川大学优秀硕士研究生银浩翔、我院博士研究生胡茂源担任主讲嘉宾，由学院研究生辅导员刘慧伦主持，部分2025级研究生到场参与学习交流。

银浩翔围绕人工智能在化学领域的方法学落地、垂直科研工具链路搭建两大核心维度展开分享。基于自主主导的全流程AI赋能电解液新材料筛选项目“AI4E”，系统拆解了大语言模型、机器学习算法在电解液分子高通量筛选、电化学性能预判、实验方案迭代中的全链条应用逻辑。针对当前研究生普遍存在的大模型低效使用、浅层提问、工具滥用等共性问题，他提出交互式Prompt工程的实操范式，强调科研语境下人机协同的底层逻辑：“预训练模型存在固有能力边界，使用者的问题拆解能力、专业知识引导能力，才是决定AI科研产出上限的核心变量”。该观点直击当前人机协同科研痛点，引发现场参会人员深度研讨。

胡茂源结合自身材料学科一线科研实践，围绕文献挖掘、材料设计、数据处理、理论计算、论文撰写、实验优化等科研全流程应用场景，开展典型案例剖析与实战经验分享。他结合亲身使用经历，系统梳理了人工智能赋能科研过程中易出现的信息偏差、批量运算受阻等共性问题，并分享了标准化指令设置、分批次任务处理、人工复核校验等实用应对方法。整场分享立足科研实际、内容详实专业，兼具理论参考价值与落地指导意义。

本次专题沙龙立足新质生产力背景下理工科科研范式转型需求，实现了跨院校、跨学段研究生科研经验的双向互通。参会研究生普遍表示，明晰了人机协同科研的权责边界，扭转了“AI万能化”“AI工具化盲从”两类认知偏差。学院将持续布局智能化系列学术交流活动，深耕交叉学科育人路径，引导研究生树立开放包容、审慎思辨的前沿科研理念，推动人工智能技术深度融入选题论证、实验实施、成果产出全流程，持续夯实学院高层次创新型人才培养根基，涵养理性求真、跨界融合的优良学术生态。