首篇系统综述: 大语言模型如何颠覆我们的科研流程? 全自动化了我们咋办？

主要观点总结

本文主要介绍了计量经济圈及相关内容，包括关注的大语言模型在科研中的应用、机器学习在经济学领域的影响及计量经济圈社群的相关信息。文章涵盖了LLM4SR综述、机器学习对科研的影响、计量经济圈的核心内容以及社群特色等。

关键观点总结

关键观点1: 大语言模型在科研中的应用

文章介绍了大语言模型如何重塑科学研究，包括在发现科学假设、实验规划、论文写作和同行评审等方面的应用。同时，也指出了模型局限性、评估体系不完善和伦理与学术诚信等挑战。

关键观点2: 机器学习在经济学领域的影响

文章回顾了机器学习对经济学研究的影响，包括机器学习在计量经济学中的应用、机器学习对金融和经济领域的影响分类总结等，并提到了机器学习在微观计量的最新趋势。

关键观点3: 计量经济圈的核心内容

文章介绍了计量经济圈的核心内容，包括机器学习、数据处理和计量方法等方面，并强调了计量经济圈社群的特色，如热情互助、前沿趋势探讨等。

文章预览

凡是搞计量经济的，都关注这个号了 邮件： econometrics666@126.com 所有计量经济圈方法论 丛的code程序 , 宏微观 数据库和各种软 件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问 . 今天，一起看看一篇重量级综述《LLM4SR: A Survey on Large Language Models for Scientific Research》，走进这场由AI引领的科研革命。 最近几年，像GPT、Qwen、DS等超级智能语言模型的出现，彻底改变了科学家们做研究的方式。这些AI工具就像给科研工作装上了智能助手，从开始找研究方向到最终发表成果，整个研究过程都能提供各种帮助。 这篇开创性的总结报告，首次系统梳理了AI语言模型在科研创新中的四大核心应用： 帮科学家发现新思路（比如自动分析海量文献找出研究空白） 设计实验方案（像智能实验顾问一样推荐最佳方案） 辅助写论文（从草稿润色到自动生成图表说明） 参与论 ………………………………