农业大模型：关键技术、应用分析与发展方向 - 郭旺; 杨雨森; 吴华瑞; 朱华吉; 缪祎晟; 顾静秋 (智慧农业（中英文）, 2024)
[目的/意义]近年来，人工智能在农业领域的应用取得了显著进展，但仍面临诸如模型数据收集标记困难、模型泛化能力弱等挑战。大模型技术作为近期人工智能领域新的热点技术，已在多个行业的垂直领域中展现出了良好性能，尤其在复杂关联表示、模型泛化、多模态信息处理等方面较传统机器学习方法有着较大优势。[进展]本文首先阐述了大模型的基本概念和核心技术方法，展示了在参数规模扩大与自监督训练下，模型通用能力与下游适应能力的显著提升。随后，分析了大模型在农业领域应用的主要场景；按照语言大模型、视觉大模型和多模态大模型三大类，在阐述模型发展的同时重点介绍在农业领域的应用现状，展示了大模型在农业上取得的研究进展。[结论/展望]对农业大模型数据集少而分散、模型部署难度大、农业应用场景复杂等困难提出见解，展望了农业大模型未来的发展重点方向。预计大模型将在未来提供全面综合的农业决策系统，并为公众提供专业优质的农业服务。