4月7日下午，前沿交叉科学青岛研究院举办“AI时代研究生前沿素养”首场专题报告。粒子物理理论研究领域教授周剑作了题为《大语言模型：从科幻到现实》的学术分享，系统讲解了人工智能技术的底层逻辑及其在物理学研究中的赋能路径。

报告伊始，周剑带领师生追溯了从2017年Transformer架构诞生到2026年“Agent与慢思考时代”的技术演进。报告剖析了Transformer框架中自注意力机制的数学原理，阐述了这一机制如何赋予模型捕获全局关联的能力。通过对Opus、ChatGPT及Gemini等主流模型的Benchmark对比分析，展示了AI在逻辑推理、复杂代码生成等方面的性能边界，为师生选择合适的科研辅助工具提供了客观参考。

针对研究生如何在科研中高效使用AI，报告重点推介了两项核心技能：提示词工程与上下文工程。周剑教授分享了个人使用模型的经验，通过精准的提示词设计，可以显著提升AI在处理物理概念解析和推导时的准确性；而通过科学的上下文管理技巧，科研人员能够引导模型在长篇幅的文献阅读或复杂计算任务中保持严密的逻辑连贯性。

大语言模型在理论物理研究中展现出巨大潜力。无论是处理高能物理中的复杂解析运算，还是协助构建唯象模型，AI的逻辑协作能力都能极大提升科研效率。他倡导师生将AI定位为“科研第二大脑”，利用其处理繁琐的信息检索与基础逻辑任务，从而将更多精力投入到物理直觉的捕捉与原始创新中。

本次报告为“AI赋能前沿交叉科学”系列讲座的首场。研究院将通过系列专题探讨，把“大模型在理论物理中的实际应用”作为核心关注点，搭建一个开放的学术平台，陆续邀请在该领域有深厚积累的学者来校交流，提升师生的AI前沿技术素养，在交叉科学领域培育新的学术增长点。