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科学论文写作+生成型AI应用高级研修班广而告之

当前时间： 2026-08-17 18:22:00 分类：办公文件 评论(0)
科学论文写作+生成型AI应用高级研修班广而告之
先声明一下。
这是一条有金币味道的广告。
毕竟科研也要吃饭，公众号也不能永远靠爱发电
我愿意接这个内容，还有一个更真实的原因。
最近几个月，我越来越强烈地感觉到：
LLM 已经不是一个我们要不要使用的新工具了。它正在变成科研工作的背景环境。
有点像二十年前的 Google，十年前的智能手机。
你甚至不需要讨论“我要不要用”。
因为它已经悄悄出现在文献、标书、代码、数据分析、审稿、PPT，甚至评审你的那个人的电脑里。
最近帮导师写标书，我被 LLM 上了一课
最近实验室正好在折腾标书。
以前写标书的画面很熟悉：
导师给一个方向。
我查文献。
打开十几个 PDF。
EndNote 塞满。
Word 打开。
然后对着“研究背景与意义”几个字发呆。
现在完全变了。
我还是查文献、读论文、讨论 hypothesis，但旁边永远开着一个 LLM。
让它找逻辑漏洞。
让它比较几篇论文。
让它扮演 Reviewer。
让它看看 Aim 1 和 Aim 2 是不是真的连得起来。
让它问：
“如果 Aim 1 失败，你整个项目是不是就没了？”
有时候还真被它问住。
这时候我突然意识到一个挺有意思的问题：
如果我用 AI 写标书，评委是不是也在用 AI 看标书？
答案很快就来了。
因为我参加的第四届 JUMP AI 医药大赛，已经开始 A/B 互审标书了
最近参加第四届 JUMP AI 医药大赛，其中一个让我印象很深的操作，就是：
项目之间进行 A/B 互相审查标书。
换句话说，你不是只负责把自己的 proposal 写漂亮。
你还得站到另一边去看别人的。
这一来一回特别有意思。
写自己标书的时候：
“我们的项目逻辑非常完整。”
切换 Reviewer 模式：
“等等，你这个证据链断了吧？”
再切回自己的：
“……”
然后你会很自然地想到 LLM。
把自己的 proposal 给模型：
你现在不是我的助手。你是一个非常苛刻的评审专家，请找出这个项目最可能被拒绝的理由。
五秒钟以后。
  1. 创新性边界不够清楚。
  2. 关键 hypothesis 缺少直接证据。
  3. Aim 之间依赖性过强。
  4. 缺少 alternative strategy。
  5. 临床转化路径存在跳跃。
看完突然感觉：
这 AI 怎么站对面去了？
但这恰恰是我现在最喜欢的用法。
不是让 LLM 告诉我：
老师您的想法非常有创新性。
而是让它说：
老师，这里可能要挨打。
所以我现在觉得，“AI 写标书”这个说法已经有点过时了
更准确的是：
AI 开始参与标书的整个生命周期。
你可以让它帮你查 landscape。
可以让它寻找 supporting evidence。
也可以反过来专门找 contradictory evidence。
可以让它模拟 Reviewer A。
再开一个窗口：
Reviewer B，请反驳 Reviewer A。
甚至再来一个：
你现在是 panel chair，请判断 A 和 B 谁说得更有道理。
看到这里，我有时候会产生一种荒诞感。
我坐在实验室里。
屏幕里面已经开了一桌虚拟评审委员会。
然后真正的人类教授坐在外面喝咖啡。
更有意思的是，LLM 已经钻进科研的每一个缝隙
读论文的时候有它。
写标书有它。
写 Python 有它。
Debug 有它。
分析数据有它。
做 Figure 有它。
准备 lab meeting 有它。
写 Response Letter 有它。
Reviewer 2 看不懂你在说什么的时候……
你甚至可以把 Reviewer 2 的话丢给 AI：
“他到底想让我干什么？”
LLM 看完：
“审稿人的核心担忧可能有三个……”
突然感觉 AI 比我更懂 Reviewer 2。
当然，也可能 Reviewer 2 自己都不知道自己想让我干什么。
这属于现代科研悬案，暂时不讨论。
但真正让我兴奋的，不是“AI 会写东西”
而是最近这一波Agent。
普通 LLM 是：
你问，它答。
Agent 开始变成：
你给目标，它自己想办法调用工具完成。
比如我说：
帮我判断这个靶点值不值得做。
理想中的科研 Agent 不应该坐在那里凭参数量回忆。
而应该：
查文献
→ 找原始数据
→ 查疾病遗传学证据
→ 查蛋白结构
→ 查已有小分子
→ 查临床管线
→ 查失败项目
→ 找安全性风险
→ 比较正反证据
→ 最后给我一份报告。
这时候 LLM 就从：
“一个很会聊天的人”
变成了：
“一个会自己跑腿的科研助理”。
这两个东西的价值完全不一样。
再往前一步，就是我最近特别感兴趣的 Lab-in-the-loop
药物研发其实特别适合这个逻辑。
Design
↓
Make
↓
Test
↓
Analyze
↓
再 Design
过去每一轮都靠人连接。
计算组算完，发 Excel。
药化看完，设计下一批。
合成。
生物测试。
数据回来。
再开会。
未来如果 Agent 能够读取这些结果，调用模型，比较上一轮 SAR，提出下一轮设计，再让人类 medicinal chemist 判断：
这个分子到底值不值得合？
整个 DMTA cycle 就开始变了。
所以我现在越来越觉得：
真正值得学的不是某一个 Prompt。
Prompt 很快会过时。
今天大家背：
“请你扮演世界顶级科学家……”
明年模型可能已经懒得理你这套仪式感了。
真正值得理解的是：
怎么把 LLM、数据库、代码、专业软件、实验数据和人的判断连起来。
于是，广告终于来了
铺垫了这么久，金币终于掉出来了。
叮。
最近中国科学院人才交流开发中心有一个：
“人工智能赋能科研实践效能提升与智能体构建应用”高级研修班。
我把课程表看了一遍。
它讲的东西刚好和我最近折腾的很多问题撞上了：
LLM 怎么选AI 怎么查文献怎么避免文献幻觉AI 怎么辅助论文和标书怎么设计实验怎么分析数据怎么画科研图怎么用 AI 写代码和 Debug怎么处理审稿意见怎么做 PPTAgent 到底是什么怎么搭智能体DeepSeek 怎么本地部署怎么构建自己的知识库
所以虽然这是一条广告，我还是愿意分享。
因为它背后的问题是真的。
最近我越来越相信，科研人员不一定要成为 AI 工程师
我做药物研发。
我不觉得自己需要从头训练一个几百亿参数的大模型。
也没必要每天追着 benchmark 跑。
但我至少得知道：
什么时候可以相信模型？
什么时候必须回到原始论文？
什么时候该让 AI 写代码？
什么时候必须自己检查数据？
什么时候 Agent 能替我跑腿？
以及最重要的一件事：
什么时候必须把 AI 关掉，自己想。
这可能才是未来几年科研人员真正需要补的一门课。
广告时间，认真 30 秒

一、行业现状：所有人都要面对的现实难题

一款新药从靶点到上市，平均周期 10-15 年，投入超 20 亿美元，整体临床成功率不足 10%。传统研发模式下，团队普遍卡在几类真实痛点：

  1. 数据层面：多组学、化合物、临床原始数据杂乱无章，不会标准化清洗与融合，自建 AI 知识库无从下手；
  2. 分子设计：虚拟筛选效率低、生成分子成药性差，ADMET、脱靶毒性预测缺乏成熟落地工具；
  3. 大分子短板：蛋白、抗体、多肽 AI 设计无标准化实操流程，PK/PD 人体药效预测难以落地；
  4. 临床转化断层：AI 仅用于前端分子，临床试验患者入组、剂量设计、真实世界数据不会智能化处理；
  5. 人才缺口：懂药物研发不懂 AI 算法，做算法不懂药理临床，复合型实操人才极度稀缺。

政策层面，工信部等七部门印发《医药工业数智化转型实施方案 (2025-2030 年)》，明确要求 2030 年规上药企基本完成数智化转型，重点布局医药大模型、AI 全产业链应用试点，同步配套人才培养专项任务。国家药监局也持续推进 AI 临床研发监管规范落地，企业、院所掌握 AI 药物研发能力已不是加分项，而是必备生产技能。

截至 2026 年上半年，全球已有 170 余条 AI 设计药物管线进入临床，但多数团队仅能完成简单虚拟筛选，全流程闭环、AI 智能体落地案例稀缺，大量研发人员缺少体系化实操培训渠道。

二、官方权威培训：中国科学院人才交流开发中心主办，全链条实操教学

本次研修班由中国科学院人才交流开发中心正式发文（中科人函字 (2026) 34 号）主办，聚焦 AI 药物研发全流程落地，拒绝纯理论宣讲，全程配套工具实操、案例拆解，解决一线研发真实问题。

授课师资（有落地成果支撑）

授课专家均来自中国科学院各药物研究所、国内 985 高校药学院、头部创新药企、临床 CRO 机构，具备完整 AI 新药管线实操经验，覆盖小分子、生物药、临床前、临床试验、AI 智能体全方向。

九大完整课程模块（全部贴合一线工作场景）

  1. AI 生物医药前沿技术：行业趋势、主流 AI 工具选型、落地瓶颈解决方案
  2. 药物研发数据处理实操：数据获取、清洗标准化、多模态数据融合、特征工程、自研知识库搭建
  3. AI 靶向药物设计 & 虚拟筛选：靶点辅助设计、表型药物设计、生成式 AI 分子生成、细胞图像匹配筛选
  4. 小分子 AI 设计优化：高通量虚拟筛选、全新分子生成、多靶点分子优化、分子动力学平台实操
  5. 生物药 AI 设计制备：蛋白 / 多肽 / 抗体 AI 预测、空间 RNA 靶点挖掘、大分子成药性优化、PK/PD 药效模拟
  6. 成药性与适应症智能评估：ADMET 批量预测、疾病靶点挖掘、干湿实验一体化大模型搭建
  7. 临床前 AI 安全评估：毒性 / 脱靶预测、药代动力学模拟、候选药物 AI 验证方案
  8. AI 赋能临床试验：临床方案智能设计、患者分层入组、剂量优化、真实世界数据 AI 分析、临床终点预测
  9. AI 智能体药物研发实操：智能体技术框架、行业专用智能体搭建、全流程自动化落地案例实操

适合参训人群（精准匹配行业从业者）

  • 科研院所、高校药学院：药物化学、药理、生物、计算生物学科研人员、硕博导师、实验技术骨干
  • 医药企业：创新药、化药、生物药研发负责人、药物设计、临床前、临床研究、数据分析岗
  • CRO/CDMO、医疗机构：药理毒理、临床项目、数据管理、转化医学从业人员
  • 跨行业：AI 算法、大数据、生命信息、科技成果转化、医药数字化平台从业者
  • 对 AI 药物研发感兴趣、计划转型的行业技术人员、青年学者

三、培训安排 & 两种参训模式（灵活适配不同单位需求）

时间地点

•线下现场：北京，2026年8月27日全天报到，8月28-30日正式授课

•线上同步：全程直播，开课前 2 天发放直播账号、回看权限，足不出户同步学习

收费标准（官方统一定价）

1.线下现场参训：3680 元 / 人包含：全部课程、配套实操资料、结业证书；食宿统一安排，费用自理

2.线上单位套餐：6900 元 / 单位包含：3 个直播观看名额、3 份结业证书、全程课程回放，适合企业团队统一学习

四、报名咨询

扫码登记报名,提交信息后工作人员将尽快与您取得联系！

中国科学院人才交流开发中心
“人工智能赋能科研实践效能提升与智能体构建应用”高级研修班
南京班
2026 年 8 月 21 日至 23 日
成都班
2026 年 9 月 18 日至 20 日
课程由中国科学院人才交流开发中心主办，北京中科创嘉人力资源咨询有限公司承办。
具体师资、报名方式和最新安排，请以主办方正式通知为准。
好了，广告结束。
金币捡起来，继续聊科研。
最后说点真心话
我其实不太担心 AI 会不会把科研人员全部替代。
真正让我有一点紧迫感的是另一件事。
现在实验室里的两个科研人员，专业背景差不多，经验差不多。
一个人的工作方式还是：
Google → PDF → Word → Excel → 自己一个个处理。
另一个已经变成：
Human → LLM → Agent → Database → Python → Evidence → Human decision
半年可能看不出太大区别。
三年以后呢？
我不知道。
但第四届 JUMP AI 医药大赛已经开始让我们 A/B 互审标书了。
我自己写标书的时候，也已经习惯旁边坐着几个永远不睡觉的“AI Reviewer”。
变化不是明天才来。
它已经坐在我们的 lab meeting 里了。
所以最近学 Python、折腾 Agent、搭本地模型，绕了一圈，我还是回到那句话：
思考可以委托给 LLM 帮忙，但理解不能外包。
AI 可以帮我读 100 篇论文。
帮我审标书。
帮我写代码。
帮我找到一个 hypothesis 的漏洞。
甚至可以 Reviewer A、Reviewer B 左右互搏。
但最后决定：
这个问题值不值得研究，这个结果能不能相信，这个药到底还要不要继续做。
那个按钮，我还是希望握在人手里。
至少现在如此。
利益相关说明：是的，这是一条“有金币味道”的培训信息分享，所以把广告两个字直接写在标题里了。前半部分关于实验室、标书、LLM 和科研 Agent 的内容，是我最近实际使用 AI 做科研时的个人体会。培训信息依据中国科学院人才交流开发中心《中科人函字〔2026〕26号》通知整理，课程、费用及报名信息请以主办方最新正式通知为准。