https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/tags/research/一个关注 AI 各领域的专题博客https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/papers/rlm/Tue, 20 Jan 2026 22:18:36 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/papers/rlm/MIT 递归语言模型（RLM）模型，旨在攻克大语言模型在处理超长文本时的上下文衰减与窗口限制难题。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/papers/ai_for_research_survey/Sun, 06 Jul 2025 23:03:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/papers/ai_for_research_survey/AI for Research Survey. 这篇综述文章概述了人工智能在科学研究（AI4Research）中的应用，强调了大型语言模型（LLMs）在促进科学发现各个阶段的潜力。它建立了一个系统的分类体系，将AI4Research分解为五个主要任务：科学理解、学术调查、科学发现、学术写作和学术同行评审。文章详细介绍了AI在这些领域中的具体应用，例如辅助思想挖掘、实验设计、数据分析、论文撰写和同行评审。此外，该综述还识别了未来的研究方向，包括跨学科AI模型、伦理考量以及多模态和多语言集成，旨在为研究界提供资源并激发AI驱动的科学创新。