- 朋友还是敌人？探究大型语言模型对科学系统的影响
研究表明，ChatGPT 和大型语言模型在科学的管理、创造和分析任务方面具有转化潜力，但需要通过积极的监管和科学教育来解决与偏见、错误信息和质量保证相关的风险。
- AAAI加速科学的数据集工程白皮书
数据集在科学发现过程中的组织和应用至关重要，也应该成为任何知识密集型过程中的一等公民，并且应该引起人们对数据集生命周期的重视和关注，尤其是在使用人工智能方法来探索科学知识时。
- 人工智能风险怀疑论：一项综合调查
本研究调查了与人工智能相关的潜在危险引起怀疑的问题，并将它与其他科学领域中出现的怀疑形式进行比较，通过针对其中蕴含的错误思考类型进行分类，旨在更好地理解我们现有的异议并寻找令人满意的解决方式。
- ACL自然语言处理可重现性研究的系统综述
研究了自然语言处理领域内可重复性的困境，探索了不同声音和共通点。
- 病毒可视化：冠状病毒怀疑论者如何使用传统数据方法在网上宣传非传统科学
本文研究了 COVID-19 数据可视化在社交媒体上的流传，发现人们往往使用数据驱动的语言来支持他们的论点，这导致了互相持反对意见的人从相同的数据中得出截然不同的结论，最终反映了科学在公共生活中的地位与社会政治分歧。
- 「为什么」之书评：因果关系的新科学
本文是一篇《美国统计协会杂志》上发表的书评，对《The Book of Why: The New Science of Cause and Effect》一书进行了评述。
- 基于模拟的推断的前沿
本文旨在回顾模拟推断的最新进展，探讨其在科学领域中的重要性，特别是在高确定性建模方面，以及其拓展如何让更广泛的受众理解其对科学的深远影响。
- 社区组织：改变研究软件开发和持续发展的文化
软件在科学、工程等各个领域具有重要的作用，然而软件本身的发展却没有得到足够的重视。本文将概述草根组织和项目解决软件生产力、质量、可重复性和可持续性等方面的挑战，并探讨利用其协同活动的机遇，培养新兴软件生态系统。
- AI2 推理挑战：挑战你的问答解决能力，你认为你解决了吗？
这篇论文介绍了一个基于科学问题的 AI2 Reasoning Challenge（ARC）的新问题集、文本语料库和基线模型的构建，这需要比之前的挑战如 SQuAD 或 SNLI 更强大的知识和推理能力，包含了自然、初中科学问题的最大公共数据 - MM视觉体验之谜
科学是人类精神的最高荣耀和社会进步的最好希望，但目前存在着科学的局限性和当前所有学科都无法解决的问题，其中普遍认为超出了科学的当前范围的问题包括泛心理 - 身体问题、量子现象、现象学和意识等。
- MM环的右理想与科学的子语言
本文论述了科学的子语言与其嵌入语言中的特定代数关系，即环中的右理想。研究表明，这一理论不仅在生物免疫语言的文法研究中有着详尽而有意义的应用，而且还说明了语法的子块或子集与整个语言之间的数学关系。
- 科学体系中的规模规律：领域特定引用特征对个人研究者影响的影响力
研究了个体研究人员的几个主要科学计量学指标的规模依赖性，并探讨了不同引文密度的主题领域之间的差异，结果与研究小组相似，加强了引文密度景观表示中普遍的比例规则的观点。