本文为 AI4Science 领域中的一个子领域 —— 量子、原子和连续系统的 AI 提供了技术上的全面介绍，重点在于探讨诸如如何采用深度学习方法捕捉自然系统物理第一性原理、特别是对称性等挑战。

Jul, 2023

探索和研究 AI 驱动的自动闭环科学发现方法，包括自我驱动的假设生成和假设空间的无限自主探索。将自动化纳入科学实践将缓解当前问题，包括发现的复制、数据的系统化生产以及最终的科学过程民主化，具有开创性的视野将释放 AI 在我们的世界基本结构搜索和发现方面的潜力，好过自动化当前工作流程，并打开技术创新的大门，解决人类面临的最大挑战之一。

Jul, 2023

最近的人工智能领域取得的进展，特别是随着大型语言模型（LLMs）的出现，引发了对人工通用智能可能性的重新思考。人工智能越来越接近人类能力，也引起了社会科学研究的关注，导致各种探索将这两个领域相结合。本文通过对先前在人工智能和社会科学结合方面的系统分类，将其分为两个方向，虽然共享相同的技术方法，但在研究目标上有所不同。第一个方向侧重于社会科学用于人工智能，其中人工智能被用作加强社会科学研究各个阶段的强大工具。而第二个方向是关于人工智能的社会科学，它将人工智能代理作为具有类似人类认知和语言能力的社会实体进行研究。通过全面回顾，特别是近期大型语言模型取得的实质性进展，本文引入了一个新的视角来重新评估人工智能和社会科学之间的关系，并提供了一个有序的框架，使研究人员能够理解社会科学用于人工智能和人工智能的社会科学之间的区别和联系，同时总结了促进这两个方向研究的最新实验模拟平台。我们相信随着人工智能技术的不断发展和智能代理在我们日常生活中的日益应用，人工智能和社会科学的结合的重要性将变得更加突出。

Jan, 2024

本文探讨了地球科学、遥感和人工智能领域近年来趋近的发展情况，强调了这些交叉学科的研究方向和挑战，提出了人工智能在遥感和地球科学领域中的应用，以及年轻研究人员应该如何应对这些挑战，从而推动遥感和地球科学的发展。

Apr, 2021

通过对 8700 万篇论文和 710 万项专利采用自然语言处理技术，研究发现 AI 在科研中的使用范围广泛，特别是自 2015 年以来增长迅速，使用 AI 的论文影响因子更高，同时也存在 AI 人才供需不平衡和种族、性别等方面的不公平问题。

Apr, 2023

我们提出了一种基于人工智能的科学研究助手，用于物理学建模中极早期的科学发现，它通过物理学建模中既可解释又通用的本体论，自动搜索可行和简约的假设，并将列举的假设自动编译到特定于域的可解释和可训练 / 可测试张量计算图中来学习现象学关系，从而有效地提高了科学家的工作效率。

Feb, 2022

基于 AI 在自然语言理解和生成方面的革命性进展，我们设计了能够解决复杂科学任务的 AI 系统，并将自然语言作为 AI 与人类科学家之间的核心表示、推理和交换格式。本文旨在探讨实现这一愿景所面临的主要研究挑战。

Oct, 2022

本文着重探讨人工智能（AI）和机器学习（ML）在科学评估中的转变作用，强调科学评估需要从概念学习转向知识运用，并介绍了基于 ML 的科学评估的现状、准确性评分框架以及未来方向和挑战。

Apr, 2024

人工智能对科学研究的转变影响进行了探索，突出了人工智能革新科学家工作的十种方式，包括强大的引用工具、对研究问题的改进理解、优化研究设计、数据生成和数据转换、高级数据分析和人工智能辅助报告，并且强调了人工智能可以增强科学中的人类创造力但不能取代它。

Jul, 2023

该研究在人工智能和机器学习领域的三个期刊中进行了综述，指出数据处理是技术发展中最重要的部分。一些常用的数据集往往需要手动标记，因此半监督或无监督的方法被越来越多地研究。在实际应用中，考虑到安全和可解释的预测是必要的。

May, 2023