文章主要内容总结本文是一篇关于大型语言模型（LLMs）在跨学科研究中应用的综述，系统梳理了LLMs在特定学科中的技术方法、应用场景、挑战及未来方向，主要内容包括：研究目标：探索LLMs适应特定学科需求的关键技术方法、分析其在数学、物理、化学、生物、人文社科等领域的实际应用、梳理跨学科协作中的挑战与机遇。技术方法：将LLMs的适配技术分为两类——内部知识优化（如持续预训练、监督微调、人类反馈强化学习）和外部交互协作（如提示工程、检索增强生成、智能体方法、工具集成），并对比了各类技术的优缺点及适用场景。学科应用：详细阐述了LLMs在各学科中的具体应用，例如数学中的问题求解与定理证明、物理中的假设生成与实验辅助、化学中的分子设计与智能体研究、生物中的蛋白质分析与基因组学研究，以及人文社科中的文本分析、文化遗产保护和社会行为模拟等。挑战与未来方向：指出当前LLMs在跨学科应用中面临的关键挑战（如领域数据质量不足、非AI专家使用壁垒、缺乏标准化评估基准、计算成本过高等），并提出针对性解决方向（如优化领域数据获取、促进跨学科协作、建立标准化评估体系、降低计算成本等）。文章创新点系统性分类框架：首次从“内部知识优化”和“外部交互协作”两个维度对LLMs的跨学科适配技术进行系统分类，清晰梳理了各类技术的原理、优势与局限。跨学科应用全景覆