随着人工智能技术的发展, 大语言模型(large language models, LLMs)已开始在生物多样性研究中发挥重要作用。LLMs的深度学习和自然语言处理技术, 结合人类反馈的强化学习(human feedback reinforced learning, RLHF)和近端策略优化(proximal policy optimization, PPO), 提供了处理和分析生物多样性大数据的新途径。本文以Kimi Chat为例探讨了LLMs在探索生物多样性研究问题、文献回顾、设计假设、数据整理与分析及论文写作中的应用。(1) LLMs可以快速处理大量的科学文献, 帮助研究人员提炼关键信息, 迅速了解特定领域的研究动态。(2) LLMs还可以协助研究人员提出研究假设和设计实验方案, 从而提供丰富的科研灵感, 拓宽研究思路, 提高科研初始阶段的效率。(3)在研究设计方面, LLMs能够提供关于数据收集方法、实验设计和统计分析的建议, 确保研究设计的科学性和逻辑性。(4) LLMs在科学写作过程中可以帮助研究人员起草科学论文, 还能提供修改和润色建议, 提高论文的质量和可读性, 优化研究成果的表达。本文也讨论了使用LLMs时遇到的挑战与限制, 如专业判断、研究方法的同质化、数据和结果的准确性和伦理问题, 并提出了未来融合这种技术与传统生物多样性研究方法的策略。通过实例分析, 本文还展示了LLMs如何助力生物多样性和生态科学研究, 从而推动科学发现和生态保护策略的发展。