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【第361期】（中文）AI科研全攻略：从文献理解到论文发表，AI如何颠覆科学研究全流程？
Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法方向，让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是：AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific ResearchSummary
这篇综述全面探讨了人工智能（AI）在科学研究各个阶段的应用，并将其命名为“AI4Research”。文章首先区分了AI4Science（专注于加速科学发现和数据分析）和AI4Research（涵盖更广泛的出版、方法和研究生产力）。随后，它系统地分类了AI在科学理解、学术调研、科学发现、学术写作和学术同行评审中的五大主流任务，并对每个任务进行了细致的讨论，包括半自动化和全自动化方法。此外，文章还详细列举了AI在自然科学、应用科学与工程以及社会科学等跨学科领域的具体应用，并提供了丰富的资源，包括工具、基准和数据集。最后，该综述展望了未来的研究方向和挑战，强调了开发跨学科AI模型、确保可解释性与透明度、促进人机协作、动态实时优化实验以及多模态集成的重要性。
原文链接：https://arxiv.org/abs/2507.01903
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By 任雨山Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法方向，让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是：AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific ResearchSummary
这篇综述全面探讨了人工智能（AI）在科学研究各个阶段的应用，并将其命名为“AI4Research”。文章首先区分了AI4Science（专注于加速科学发现和数据分析）和AI4Research（涵盖更广泛的出版、方法和研究生产力）。随后，它系统地分类了AI在科学理解、学术调研、科学发现、学术写作和学术同行评审中的五大主流任务，并对每个任务进行了细致的讨论，包括半自动化和全自动化方法。此外，文章还详细列举了AI在自然科学、应用科学与工程以及社会科学等跨学科领域的具体应用，并提供了丰富的资源，包括工具、基准和数据集。最后，该综述展望了未来的研究方向和挑战，强调了开发跨学科AI模型、确保可解释性与透明度、促进人机协作、动态实时优化实验以及多模态集成的重要性。
原文链接：https://arxiv.org/abs/2507.01903