探索大型语言模型在科学方法中的作用：从假设到发现
大型语言模型（LLMs）正在改变科学研究的各个阶段，包括实验设计、数据分析和假设生成。本文回顾了LLMs在科学方法中的应用现状，分析了其作为技术工具与创意引擎之间的差距，并指出了实现更深层次整合所需的关键步骤。尽管LLMs在加速科学发现方面展现出巨大潜力，但在基础科学（如新原理或新定律的发现）上仍面临局限。未来，将数据驱动技术与符号系统结合，有望催生混合引擎，推动全新的研究方向。
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