LLM 的出现对科学文献产生了前所未有的影响，超过了像 Covid 大流行等重大世界事件的影响，至少有 10% 的 2024 篇摘要使用了 LLMs 处理。

Jun, 2024

大型语言模型研究的科学领域发生了戏剧性的变化，在社会的影响下，LLM 研究越来越关注其与社会的关系和影响，通过分析论文发表模式、LLM 相关主题、作者研究背景及其相关性、高度引用的 LLM 论文特点和国际合作模式，证明了 LLM 研究在技术和社会方面存在着深刻的相互影响。

Jul, 2023

该研究报告关注大型语言模型在科学研究中的应用，调查了使用 LLM 工具的若干实际案例，特别是与软件工程相关的用例，结果显示了大型语言模型工具的潜力和问题。

Nov, 2023

大型语言模型 (LLMs) 能够在不同学科领域发挥作用和限制，加强科学研究，例如通过总结大量出版物加速文献回顾，通过自动语法纠正提升代码开发，和优化科学写作过程。然而，LLMs 面临挑战，如依赖庞大且有时偏颇的数据集，以及出于使用而引发的潜在伦理困境。我们对 LLMs 在不同领域的影响进行重要讨论，从自然科学中帮助模拟复杂生物序列，到社会科学中解析大规模的定性数据。最后，我们提供一种细致的观点，认为 LLMs 既是科学进步的福音，也是其边界。

Nov, 2023

利用自动检测器识别大型语言模型辅助写作的研究，发现目前的四种先进的自动生成文本检测器性能不佳，提出专门针对大型语言模型辅助写作检测的专用检测器的发展是必要的。这样的检测器可以在科学交流中促进对大型语言模型参与的真实认可，并解决目前对认可实践的挑战。

Jan, 2024

大型语言模型越来越多地被纳入科学工作流程中，但我们还没有完全掌握这种整合的影响。大型语言模型的出现应该如何影响科学实践？本观点文章邀请了四组不同的科学家来思考这个问题，分享他们的观点并进行辩论。

Dec, 2023

该研究对 250 个科学领域的大型语言模型进行了全面调研，揭示了它们在架构和预训练技术上的交叉领域和跨模态连接，并总结了每个领域和模态的预训练数据集和评估任务。此外，还研究了大型语言模型在科学发现中的应用。

Jun, 2024

本文通过对 5000 多篇学术文献的综合分析，提供了关于 LLM 研究的路线图，包括核心算法开发、自然语言处理任务、LLM 在医学、工程、社会科学和人文学科中的应用等方面的研究趋势以及研究范式和合作模式的变化，为研究人员、从业者和决策者了解 LLM 研究的当前状态、影响和潜力提供了有价值的见解。

Apr, 2023

论文研究了大型语言模型（LLMs）在学术软件工程项目中的实用性，包括 AI 生成的代码、代码生成的提示以及将代码集成到代码库中的人工干预水平。研究结果表明，LLMs 在软件开发的早期阶段，特别是在生成基础代码结构和语法、错误调试方面，可以发挥重要作用。这些发现为我们提供了一个有效利用 LLMs 提高软件工程学生的生产力的框架，并强调了将教育重点转向为学生成功进行人工智能协作的必要性。

Jan, 2024

使用大型语言模型对数学文档进行自动分类，根据 Mathematical Subject Classification 对 arXiv.org 上的预印本文章进行评估，发现大约 60% 的样本中，语言模型的主要分类与 arXiv 上报告的分类相匹配，并且在其中一半的情况下，语言模型还提供了额外的主要分类。大约 40% 的样本中，语言模型提供了与原分类不同的分类，但经过详细检查发现，语言模型提供的分类大多数情况下更准确。

Jun, 2024