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Cet article propose un aperçu complet des applications de l'intelligence artificielle (IA), notamment des modèles de langage à grande échelle (MLL), à la recherche scientifique. Si les avancées des LLM comme OpenAI-o1 et DeepSeek-R1 ont stimulé la recherche sur l'application de l'IA au processus d'innovation en recherche scientifique, une étude exhaustive de ce domaine faisait défaut. Cet article présente une taxonomie systématique qui catégorise cinq défis majeurs de la recherche basée sur l'IA (AI4Research). Il met en évidence les principales lacunes de la recherche et les perspectives prometteuses, en mettant l'accent sur la rigueur et l'évolutivité des expériences automatisées et leur impact sociétal. Il compile également une multitude de ressources, notamment des applications multidisciplinaires, des corpus de données et des outils pertinents.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Nous fournissons la première enquête complète sur le domaine AI4Research, fournissant des informations et des ressources utiles aux chercheurs.
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Nous présentons un système de classification systématique qui catégorise les cinq tâches principales d’AI4Research.
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Il présente l’orientation future de l’AI4Research, notamment la rigueur et l’évolutivité des expériences automatisées et leur impact social.
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Il fournit une multitude de ressources, notamment diverses applications, corpus de données et outils.
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Limitations:
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Le système de classification et les orientations futures présentés dans cet article pourraient nécessiter une révision et une mise à jour ultérieures à mesure que le domaine de l’IA4Research progresse rapidement.
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La liste des ressources présentées peut ne pas être complète et nécessite une mise à jour continue.
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Il se peut qu’il y ait un manque de discussion approfondie sur les implications éthiques et sociales de l’IA pour la recherche.
