人工智能大模型的发展引领了技术领域的深刻变革。在大模型研发的核心环节中，数据工程、自动化评估以及与知识图谱的结合正成为推动自然科学研究进步的关键力量。
数据工程是大模型研发的基石。高质量、大规模的数据集是训练高性能模型的前提。在自然科学研究中，数据工程不仅涉及数据的采集与清洗，更包括多模态数据的整合与标注。例如，在天文学、基因组学等领域，研究人员通过构建标准化的数据流水线，有效处理海量观测数据与实验数据，为模型训练提供可靠输入。
自动化评估体系大幅提升了大模型研发的效率与可靠性。传统的模型评估依赖人工评测，耗时长且主观性强。如今，通过设计自动化评估框架，研究人员能够实时监测模型在泛化能力、鲁棒性等方面的表现。在物理、化学等自然科学领域，自动化评估帮助科学家快速验证模型在新场景下的适用性，加速科学发现进程。
尤为重要的是，知识图谱与大模型的结合为自然科学研究开辟了新路径。知识图谱以结构化的形式存储科学领域的实体与关系，如化学分子结构、生物信号通路等。通过将知识图谱嵌入大模型训练，模型能够更准确地理解科学概念间的复杂关联，提升推理与预测能力。例如，在药物研发中，结合知识图谱的大模型可以高效筛选候选化合物，显著缩短研发周期。
数据工程、自动化评估及与知识图谱的深度融合，共同构成了大模型研发的核心技术链。这些技术不仅推动了大模型本身的进步，更为自然科学研究提供了强大工具，助力科学家探索未知、解决复杂科学问题。随着技术的持续演进，这一交叉领域有望在气候变化、疾病治疗等重大挑战中发挥更大作用。
