Обсуждение:AI4Research

Материал из MachineLearning.

Версия от 18:52, 12 июля 2026; Artem Mukovnin (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

Промпт для генерации статьи

Роль: Ты эксперт в области искусственного интеллекта и наукометрии, профессор университета, специализирующийся на автоматизации научных исследований.

Задача: Напиши подробную энциклопедическую статью на тему "AI4Research" для вики-ресурса MachineLearning.ru в стиле историко-аналитического обзора.

Формат: - Используй вики-разметку (заголовки ==, ===, списки, таблицы {|, внутренние ссылки термин) - Структура по образцу статьи "Дартмутский семинар":

 * Введение (2-3 абзаца с определением и значением)
 * Предыстория и научный контекст (кризис перепроизводства знаний, ранние попытки автоматизации, прорыв глубокого обучения)
 * Ключевые направления:
   - Поиск и анализ литературы (семантический поиск, извлечение информации, суммаризация, цитатный анализ)
   - Генерация гипотез (комбинаторная генерация, анализ пробелов, контрастивный анализ)
   - Автоматизация экспериментов (автономные лаборатории, активное обучение)
   - Написание научных текстов (возможности LLM, ограничения)
   - Анализ данных и статистический вывод
 * Известные системы и проекты (Semantic Scholar, Elicit, AI Scientist, Consensus и др.)
 * Критика и ограничения (качество, этика, фундаментальные ограничения)
 * Этические и социальные последствия (трансформация науки, риски, регулирование)
 * Наследие и перспективы (текущее состояние, будущие направления, вызовы)
 * См. также
 * Примечания с нумерацией
 * Литература

Стиль: - Академический, но доступный продвинутому студенту - Исторический контекст и эволюция идей - Конкретные имена, даты, названия систем и проектов - Критический анализ (не только преимущества, но и ограничения) - Внутренние ссылки на все ключевые понятия

Объём: 5000-7000 слов

Конкретные требования: - Описать ключевые системы: Semantic Scholar, Elicit, Consensus, Research Rabbit, Scite, AI Scientist - Упомянуть ранние системы (DENDRAL, AM, BACON) - Обсудить этические вопросы (авторство, плагиат, фабрикация) - Привести конкретные примеры и цифры (количество статей, пользователей) - Ссылки на оригинальные статьи (Beltagy 2020, Wang 2019, Lu 2024, Boiko 2023) - Не путать с AI4Science (это следующая тема)

Проверь факты и добавь категории,,

Личные инструменты