Scientific-LLM-Survey

一文看懂生物化学领域的大模型研究全景

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 34 🐛 待处理 3 👀 关注 12
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 362
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，无在线服务，需自行部署，完全免费。

项目预览

Scientific-LLM-Survey 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队HICAI-ZJU
官网地址http://scimind.ai/resource
GitHubhttps://github.com/HICAI-ZJU/Scientific-LLM-Survey
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
技术栈/模型cell,genome,large-language-models,llms,molecule,multimodal,protein,sci-llm,science-research,scientific-languages,survey,text
GitHub 星标★ 362
上线时间2023-10-12 00:00:00
代码更新2025-09-07
仓库体积592 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Scientific-LLM-Survey 是一份关于科学领域大语言模型的系统性综述，聚焦生物与化学两大核心领域。项目以论文形式梳理了LLM在分子表示、蛋白质结构预测、化学反应预测、药物发现等方向的研究进展，并整理了相关数据集、模型架构和评估基准。它解决了科研人员和工程师难以快速掌握跨学科前沿动态的问题，提供了结构化的知识图谱和资源索引，帮助读者理解从序列到图、从文本到结构的多种建模范式。核心能力包括领域分类体系、代表性模型对比（如ChemBERTa、ESM、MolT5等）、以及应用场景的归纳。该仓库不仅是一份阅读清单，更是一份导航地图，适合作为入门指南或调研起点。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 362

核心亮点

  • 系统梳理了生物与化学领域LLM的模型、数据集和任务，分类清晰
  • 涵盖从分子表征到蛋白质结构、反应预测等关键方向，覆盖面广
  • 附有大量参考文献和资源链接，便于深入追踪原始研究

不足之处

  • 项目为综述性质，不含可运行的代码或模型，实用性有限
  • 更新频率可能较低，最新进展需自行跟踪

适用场景

  • 科研人员快速了解生物化学AI领域的研究脉络
  • 工程师调研领域内可用的预训练模型和数据集
  • 学生或转行者作为入门学习路线图

替代项目

Awesome-LLM、Awesome-AI4Science、LLM-Survey

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