大型语言模型正被探索应用于循证医学、科学教育、药物发现和材料设计等科研领域，以处理复杂问题并整合知识。研究还涉及其在数据科学模型选择、教学设计、数据驱动写作及差分隐私联邦学习中的应用，强调平衡人机协作、保证质量与伦理，推动透明高效的人工智能系统发展。

本文综述科学大语言模型研究，涵盖生物化学、数学等领域，分析模型架构、能力、数据集与评估方法，探讨其在科研中的应用与挑战，并涉及生物医学、金融等领域的预训练模型进展及高效LLM、多任务对比学习框架SciMult等方向。

该文综述大型语言模型在科研中的应用，涵盖软件工程、法律、心理学、计算机教育等领域，显示其可辅助测试用例生成、代码摘要、学生评估与心理研究，但存在数据隐私、偏见、可解释性等伦理与技术局限，需负责任地使用。