大型语言模型在孢粉学分类中的应用探索：基于阿拉伯板块石炭纪-二叠纪材料的试点研究

为探索人工智能技术在古生物学分类中的潜力，研究人员开展了大型语言模型(LLM)辅助孢粉学鉴定的创新研究。通过开发LLM增强分类检索系统(LATK)，基于阿拉伯板块石炭纪-二叠纪材料测试表明，该系统能显著提升鉴定效率并促进分类标准化，但研究指出高质量训练数据获取仍是当前主要技术瓶颈。

　　

在人工智能技术突飞猛进的科学背景下，这项开创性研究探索了大型语言模型(LLM)能否成为孢粉学家可靠的分类助手。科研团队精心构建了LLM增强分类检索系统(LATK)，以阿拉伯板块石炭纪-二叠纪地层中的微体化石作为试金石。实验数据显示，这种智能系统不仅能像传统检索表一样指导鉴定流程，更能显著提升工作效率——就像给显微镜装上了AI驱动的自动对焦系统。

值得注意的是，完善的LATK系统绝非要取代孢粉学家查阅原始文献（包括已发表的鉴别特征描述）的基本功，而是扮演着智能助教的双重角色：既加速日常鉴定流程，又能通过标准化操作规范，让不同实验室获得的分类结果像经过校准的显微镜般高度一致。这种标准化对于提升生物地层对比的可靠性尤为重要，好比给地质年代表添加了数字化的精度调节器。

然而研究也揭示出关键制约因素：当前最优质的训练数据大多被锁在出版商的付费墙后，这就像试图用分辨率不足的物镜观察孢粉形态——再先进的LLM算法也难以突破原始数据的质量天花板。这项研究清晰地表明，要实现专业级LATK系统的广泛应用，开放获取的知识共享机制比算法优化更为迫切。