标签:AI 科研智能体 AI 科学家

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BigMixSolDB:用 LLM 从 PDF 抽取混合溶剂溶解度数据库(带不确定性量化)

问题:化学文献中大量物理数据分散在非结构化文本与复杂表格里;将其转为机器可读格式是训练数据驱动化学模型的前提。但计算抽取的数据集普遍缺乏不确定性量化,导致人工抽取与整理仍不可省。 方案:一个完全自动化、带不确定性量化的抽取流水线 —— 用 LLM 直接从科学 PDF 中抽取复杂表

基于大语言模型的情感增强多任务碳排放预测框架

材料未报告摘要内容,仅可依据标题推断:该文献提出一种结合情感增强多任务学习与transformer-长短期记忆网络的碳排放预测框架,方向与强度不足以下结论。 研究设计与做法:材料未报告,仅知为资讯类文献,发表于Expert Systems with Applications,证据

AI 与智能体在药物发现中的应用:批判性文献综述

演进脉络:从 DENDRAL 专家系统、计算机辅助药物设计(CADD)、QSAR 建模,到 AlphaFold 3 生物分子复合物预测、计算机辅助合成规划(CASP)、天然产物生物勘探与自主多智能体系统。 重点进展:抗菌筛选、精准肿瘤学、植物化学表征,以及临床阶段的 AI 生成分

阿尔茨海默病人工智能语音与言语生物标志物的系统综述

系统综述评估基于人工智能的语音与言语分析作为阿尔茨海默病及轻度认知障碍无创生物标志物的转化潜力。 遵循PRISMA指南,两名研究者检索PubMed、Scopus与Cochrane Library,纳入报告诊断与预后结局、采用机器学习或深度学习分析人类语音的研究。

人–AI 团队 vs 人–人团队:信息探询如何影响协作决策

背景:传统人–AI 决策研究把过程当作"AI 给建议、人做决定"的线性分段流程;但 LLM 让交互更接近人–人团队的协作——成员必须共享并整合各自独有的信息才能做出好决策。 采用团队研究经典范式 隐藏剖面任务(hidden profile);操纵团队类型(人–AI 98 组 vs