🔬 AI在科学理解方面，能够高效地从海量科学文献中提取、解释和综合信息，包括文本、表格和图表。具体应用如半自动科学理解，AI在人类指导下深入解析复杂文献；全自动科学理解，AI独立阅读并生成摘要；以及表格和图表理解，AI能直接处理数据和图像，提取关键信息并进行推理，如Chain-of-Table和ChartQA等工具，极大地加速了知识的获取和分析过程。
📚 AI在学术调查领域的应用主要体现在文献检索和报告生成。AI可以通过语义引导、图引导或LLM增强等方式，更精准地检索相关文献，并能自动生成概述报告，绘制研究路线图，或生成章节级的相关工作。例如，多智能体检索和深度研究等概念，展示了AI在系统性文献梳理方面的巨大潜力，帮助研究人员快速把握研究前沿。
💡 AI在科学发现中的作用体现在生成新假设、评估新颖性与重要性、进行理论分析以及设计和执行科学实验。AI能够从多种信息源挖掘新想法，并通过形式化主张、收集证据等方式验证假设的合理性。全自动发现流程更是将从假设生成到实验验证的全过程自动化，实现了闭环的科学发现。
✍️ AI在学术写作方面，能够协助研究人员完成论文的各个阶段，包括标题生成、结构优化、图表绘制、公式生成、引用推荐以及语法纠错和表达修订。从MoDeST和FigGen等工具，到ScholarCopilot的智能引用推荐，AI极大地提高了写作效率和质量。虽然全自动写作仍在发展中，但AI已成为科研写作的重要辅助力量。
🔍 AI在学术同行评审中的应用，旨在提高评审的效率、客观性和建设性。AI可以用于稿件的预评审，快速评估其合规性，并实现精准的审稿人匹配。在评审过程中，AI能生成评审意见和综合报告，减少主观偏见。此外，AI还能预测论文影响力并生成宣传材料，提升论文的可见度。
LARG 2025-07-18 22:24 浙江
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2507.01903论文名称：AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific ResearchProjects: https://ai-4-research.github.ioCode Repository: https://github.com/LightChen233/Awesome-AI4Research
半自动科学理解：AI在人类指导下逐步深入理解复杂科学文献。例如，LaMAI通过提问澄清用户查询中的模糊点，减少误解；SciAgent通过调用计算器和公式评估器提供精确推理。
全自动科学理解：AI独立阅读和理解科学文献，无需人类干预。例如，通过生成文章总结来增强对长篇科学文本的整体理解，或通过自我提问和反思来深化对科学内容的理解。
表格理解：AI通过数据增强和推理范式增强来提取、解释和推断表格中的数据。例如，Chain-of-Table通过逐步构建和更新表格来提高对复杂表格的理解。
图表理解：AI能够直接处理和解释图表图像，支持基于图表内容的问题回答和总结。例如，ChartQA和ChartX用于训练端到端和流水线模型，FDV提供图表的结构化文本表示，以实现更深入的理解。
语义引导检索：通过匹配用户查询的语义表示与文献中的术语来检索相关文献。例如，GTSLNet通过基于关键词的相似性学习网络提高检索的准确性；
图引导检索：将学术实体（如论文、作者、引用）建模为图结构，基于节点类型和粒度进行检索。
LLM增强检索：利用LLM的能力提升检索系统的性能。例如，单智能体检索直接使用LLM完成检索任务；多智能体检索通过多个专业智能体简化检索过程；深度研究则进一步向更自主的“深度研究”方向发展，AI智能体能够从探索和综合到生成引用丰富的报告。
研究路线图绘制：对大量文献进行清理、整合，描绘研究主题的发展轨迹。例如，CHIME通过迭代人类-AI协作细化LLM生成的结构；HiReview使用多层树结构进行系统知识组织；SurveyEval提供层次化标题树，用于评估综述生成的分布和引用准确性。
章节级相关工作生成：生成相关工作章节，与实际论文结构对齐。
文档级调查生成：自动生成系统性文献综述。例如，AutoSurvey通过提示词引导LLM完成阶段性生成过程；
想法挖掘：AI从内部知识、外部信号和团队讨论中生成新科学假设或想法。
新颖性与重要性评估：AI评估想法的新颖性和重要性，结合传统方法、LLM增强和人机协作。
理论分析：AI验证科学假设的合理性，包括主张形式化、证据收集、验证分析和定理证明。
科学实验开展：AI设计、执行和分析科学实验，涵盖实验设计、前估计、管理、执行和分析。
全自动发现：AI实现从假设生成到实验验证的全流程自动化，形成闭环科学发现过程。
写作准备阶段：AI帮助生成论文标题、优化结构、确保内容连贯性，例如通过MoDeST和LLM-Rubric等工具生成多领域科学标题。
写作阶段：AI协助绘制图表、生成公式、推荐引用，例如FigGen和SciCapenter等工具支持从文本到图表的生成，ScholarCopilot等工具实现智能引用推荐。
写作完成后阶段：AI进行语法纠错、表达和逻辑修订，例如通过AWE系统和AAAR-1数据集提供写作质量评估，Wikipedia Revision Histories数据集帮助优化语言表达。
预评审：AI在桌面评审阶段快速评估稿件是否符合要求，并在审稿人匹配中实现精准分配，同时避免利益冲突。
正在评审：AI生成评审意见和综合评审报告，提升评审质量和效率，减少主观性和偏见。
后评审：AI预测论文影响力并生成宣传材料，提升论文的可见度和影响力。
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