我们提出了一种新颖的平台，用于评估大型语言模型（LLMs）自主撰写和评论跨科学、人文、教育和法律等各个学科的调研论文的能力。这个框架中，人工智能系统通过模拟同行评审机制进行操作，类似于传统学术期刊，人类组织者担任编辑监督职责。在这个框架内，我们为 2023 年 AutoML 会议组织了一次竞赛。参赛者的任务是根据指定提示撰写独立的文章，并对其进行评估。评估标准包括清晰度、参考文献适当性、责任性和内容的实质价值。本文介绍了竞赛的设计，包括实施基线提交和评估方法。

Oct, 2023

大型语言模型的应用在学术写作中引发了兴奋和担忧。本研究调查了学者是否认为在学术论文准备过程中报告人工智能的使用是必要的，以及检测器如何对学术写作中的人工智能使用做出反应。

Nov, 2023

自动编程的流行增加了对代码质量、安全性、程序修复和程序员责任等相关问题的关注，这些问题是组织在决定使用自动生成代码时所关心的关键问题，本文研究了自动编程的各个方面，并讨论了软件工程的进展，如程序修复和分析可以实现自动编程，并对未来的编程环境提出了展望，认为程序员可能需要转变角色以充分利用自动编程的力量。通过从大型语言模型自动生成的程序进行自动修复，可以生成更可靠的代码，并提供可靠性证据。

May, 2024

通过对 950,965 篇论文进行大规模分析，我们发现大型语言模型在学术写作中的使用不断增加，尤其在计算机科学论文中增长最快（最高达 17.5%），而数学论文和 Nature 期刊的修改程度相对较低（最高达 6.3%）。此外，我们的研究发现，更多使用大型语言模型的论文往往由经常发布预印本的第一作者、研究领域较为拥挤的论文以及长度较短的论文撰写而成。这些结果表明大型语言模型在科学写作中被广泛应用。

Apr, 2024

使用大型语言模型 (LLMs) 驱动的代码生成在最近变得越来越流行。然而，自动生成机器学习 (ML) 任务的代码仍然面临着重大挑战。本文通过结合 LLMs 和自动化机器学习 (autoML) 来探索 ML 程序合成的极限，旨在完全自动化从数据准备到建模和后处理的整个 ML 工作流程的代码生成过程，只使用 ML 任务的文本描述。

May, 2024

本研究探索使用精细调整的大型语言模型（LLMs）自动化系统性文献综述（SLRs），提出了将人工智能与学术研究方法相结合的重要和创新贡献。通过采用最新的精细调整方法和开源的 LLMs，我们展示了一种实用高效的自动化 SLR 过程的方法，包括知识综合的最终执行阶段。研究结果在 LLM 响应的事实准确性方面保持了很高的保真度，并通过对现有符合 PRISMA 的 SLR 的复制进行了验证。研究提出了减轻 LLM 虚幻感的解决方案，并提出了追踪 LLM 响应与信息来源的机制，从而证明了这种方法如何满足学术研究的严格需求。最终的发现证实了精细调整的 LLMs 在简化各种劳动密集型的文献综述过程方面的潜力。鉴于这种方法的潜力及其在所有研究领域的适用性，这项基础研究还呼吁更新 PRISMA 报告指南以整合 AI 驱动的过程，确保未来 SLRs 的方法透明性和可靠性。该研究拓宽了 AI 增强工具在各学术和研究领域的应用，为在日益增长的学术研究数量面前以更高效的方式进行全面准确的文献综述设立了新的标准。

Apr, 2024

本文讨论如何运用自然语言处理技术，自动生成机器学习领域的论文评审。通过收集论文数据集和训练模型进行实验，研究发现自动生成的评审可以涵盖更多的内容，但在细节方面需要更高的准确性和构造性。最后，总结了这个领域的八个难题及其潜在解决方案。

Jan, 2021

本文介绍了一个新的自动生成生物医学科学综述文献简化版的任务，并通过分析各种挑战，实验和评估，展示了使用现代神经架构自动生成的简化版摘要可以达到良好的质量和可读性。

Dec, 2020

通过大型语言模型技术，我们提出了一种全面的人工智能代理框架，能够高度准确地从大量化学文献中提取信息，实现化学文献的自动化处理，从而节省人力资源并提升性能。这一方法在化学文献处理方面具有重要的实践价值，并展示了人工智能在化学数据管理和利用方面的潜力。

Feb, 2024

本文探索了一种基于语言处理的自动新闻生成和事实核查系统，旨在提高新闻生产的效率和质量，同时确保新闻内容的真实性和可靠性。通过整合事实核查技术，该系统可以有效防止虚假新闻的传播，提高新闻的准确性和可信度，而自动新闻生成和事实核查所涉及的关键技术包括文本生成、信息提取和知识图谱的应用，并通过实验证实了这些技术的有效性。此外，本文讨论了自动新闻生成和事实核查系统的未来发展方向，强调了技术进一步整合和创新的重要性。研究结果表明，随着技术的不断优化和实际应用，这些系统在未来新闻行业中将发挥越来越重要的作用，提供更高效和可靠的新闻服务。

May, 2024