大语言模型在科研中的作用：从概念数学化到“一条龙”服务的潜力与局限「NotDeepReport」

13 May, 2025

本文内容生成自Google的Deep Research

引言

大语言模型（LLM）的迅猛发展，正以前所未有的方式渗透并重塑科学研究的各个环节。从最初的概念探索、研究方案打磨，到模型构建、数据处理代码的初步生成，乃至最终成果的报告撰写与演示，LLM均展现出强大的辅助潜力¹。诚如用户所观察，诸如Deep Research（OpenAI和Google）等工具已在辅助科研工作者进行概念的深入探索和研究方案的优化方面发挥作用，而AI在“Vibe Coding”方面的能力也为研究的初始代码构建提供了便利。

然而，科学研究的核心环节之一，尤其在建模层面，涉及一个从抽象概念到严谨数学化表达，再到可计算模型转换的复杂过程。此过程不仅包含将科学思想转化为数学语言，还涉及数学理论推导，例如将数学方程进行数值化推演。AI在这一关键转化及推导过程中能扮演何种角色？更进一步，若期望AI能在科研工作中实现“一条龙”服务——科研工作者仅需提出对问题的洞察与设想，将验证想法的繁琐工作交由AI，从而专注于深度思考——当前存在哪些显著的局限性？

本报告旨在深入探讨上述问题。第一部分将聚焦于LLM在科学概念到数学模型构建过程中的作用，涵盖概念探索、假设生成、数学公式化及方程发现、数学推导与计算建模等环节。第二部分将分析当前阻碍LLM实现科研“一条龙”服务的关键瓶颈，并展望未来发展方向。

第一部分：大语言模型在从科学概念到数学模型构建过程中的作用

第1节：LLM辅助下的概念探索与假设生成

科学研究的起点往往是对现有知识的梳理和新假设的提出。LLM凭借其强大的信息处理和综合能力，在这一初始阶段显示出巨大潜力。

1.1 LLM在初步想法探索与文献综合中的辅助

LLM能够处理和综合海量的科学文献，帮助研究人员快速识别相关信息，理解现有概念，并探索初步的研究思路¹。这呼应了用户提及的“Deep Research”等工具在概念探索方面的作用。基于LLM的科学智能体（scientific agents）正逐渐发展，以期自动完成文献综述等任务，这对于概念探索至关重要¹。

1.2 自动化假设生成的能力与方法学

LLM在自动化和增强假设生成方面展现出潜力，有望克服人类认知偏见和时间限制¹。其方法学主要包括：

检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG): 通过将LLM的输出与外部知识库相结合，增强其生成假设的准确性和可靠性⁵。尽管有文献指出，在特定论文中RAG对于数学公式化假设生成的具体细节阐述不足⁵，但RAG在为假设提供依据方面的普适性依然重要。
多智能体框架 (Multi-agent Frameworks): 利用多个LLM智能体进行协作或辩论，可能产生更稳健的假设⁵。
迭代优化 (Iterative Refinement): 基于反馈或进一步的数据分析，生成初步假设并进行迭代改进⁵。例如，HypoGeniC框架受多臂老虎机算法启发，通过迭代过程从数据中生成并优化假设⁹。LLM-SR框架也采用迭代假设优化的方式发现方程，由LLM提出方程骨架³。
基于数据的假设生成: LLM能够基于已标记的数据样本生成假设，试图发现数据中的模式和关系⁹。

1.3 LLM生成假设的质量、新颖性与可行性评估

评估LLM生成的假设的质量是确保其科学价值的关键。一种方法是通过基于这些假设构建的分类器的预测性能来进行评估⁹。研究表明，LLM生成的假设不仅能够印证已有的科学发现，有时还能提供新的洞见，甚至与现有结果相矛盾，这暗示了其产生新颖想法的潜力⁹。

一项针对自然语言处理（NLP）领域的研究发现，LLM生成的研究思路在“新颖性”方面被认为优于人类专家，尽管在“可行性”上可能稍逊一筹，且生成思路的多样性有限¹⁴。这揭示了新颖性与可行性之间的权衡。LLM4SD框架允许LLM为分子性质预测提出描述符，然后由传统机器学习方法验证，为实现“故障安全”的新颖性提供了一条途径¹⁵。

科研的初始阶段，即概念探索和假设提出，往往耗时费力。LLM能够通过快速综合信息和提出假设来加速这一过程。然而，这些假设，特别是那些旨在引向数学公式化的假设，其真正的新颖性和可检验性仍需严格的人工监督和稳健的验证框架。LLM可以拓宽研究思路的来源，但人类的专业知识对于筛选和提炼这些想法，使其成为科学上站得住脚且数学上可行的假设至关重要。这是在进入数学公式化之前不可或缺的一步，确保了后续研究方向的正确性和价值。

第2节：弥合差距：LLM在数学公式化与方程发现中的应用

将定性的科学概念转化为定量的数学模型是科学研究中的核心挑战。LLM在此“翻译”过程中展现出一定的潜力，但同时也面临显著的困难。

2.1 将自然语言科学问题转化为数学表达

自然语言的复杂性和细微差别与数学语言的精确性和结构化之间存在巨大鸿沟，弥合这一鸿沟是LLM面临的关键挑战¹⁶。目前已有研究探索LLM在这一转化过程中的应用。例如，基于LLM的智能体OptiMUS能够将现实世界问题生成数学公式，供优化求解器使用¹⁶。PDE-Controller框架则能使LLM将非形式化的自然语言指令转化为偏微分方程（PDE）控制问题的形式化规范¹⁸。在电池储能系统（BESS）优化等领域，LLM也能辅助将高层次的策略约束（如成本最小化）转化为可解的数学模型²⁰。

2.2 识别变量、定义关系与构建初步方程

从自然语言描述中构建数学模型，本质上需要识别关键变量、定义它们之间的关系，并据此构建方程。Mamo基准测试评估了LLM在这方面的能力，涵盖常微分方程（ODE）、线性规划（LP）和混合整数线性规划（MILP）等问题¹⁶。LLM-SR框架利用LLM的科学先验知识，根据问题描述和相关变量提出方程骨架³。然而，研究表明，LLM在处理复杂问题，特别是涉及多变量和复杂关系的问题时，仍然面临困难¹⁶。例如，一句简单的自然语言陈述“汽车以零初速度启动”，可以对应至少两种数学表达： $y^{'} (0) = 0$ 或 $v (0) = 0$ ¹⁷，这显示了LLM在处理语言到数学映射时必须克服的模糊性。

2.3 自动化方程发现（符号回归）框架

符号回归旨在从数据中发现潜在的数学方程。LLM为此领域带来了新的方法：

LLM-SR: 该框架结合LLM的科学知识和代码生成能力，从数据中发现科学方程。它将方程视为程序（特别是Python函数），由LLM提出方程骨架，然后通过数据驱动的评估（使用BFGS或Adam等优化器进行参数优化）和进化搜索（利用经验缓冲区）进行迭代优化³。LLM-SR旨在通过整合领域特定的先验知识和更具表达力的程序表示，超越传统的符号回归方法³。
CoEvo: 这是另一个利用LLM进行符号解发现的框架，它将LLM与进化搜索方法及动态知识库相结合²²。

2.4 LLM在数学建模基准测试中的表现

为了客观评估LLM在数学建模方面的能力，研究者开发了多种基准测试：

Mamo基准测试: 专注于评估LLM构建ODE、LP和MILP模型的能力。结果显示，即使是大型的专有模型，在处理复杂任务时也面临挑战，尽管模型规模越大通常表现越好。开源模型在较简单的任务上具有竞争力¹⁶。
UGMathBench: 评估LLM在本科水平数学推理方面的能力。即便是先进的LLM（如OpenAI-o1-mini），其有效准确率（EAcc）也仅为56.3%，并且所有LLM都表现出较大的“推理差距”（在问题变体上表现不一致），这凸显了其在稳健数学推理方面的挑战²³。

这些基准测试的结果表明，尽管LLM在不断进步，但复杂的数学建模和精确推理仍然是其主要障碍¹⁶。

2.5 与现有数学模型的交互和理解

除了从头构建模型，LLM也开始用于辅助理解和交互现有的数学模型。

Talk2Biomodels (T2B): 这是一个基于LLM的智能体AI平台，允许用户通过自然语言探索、模拟和分析现有的生物系统数学模型（如SBML格式的ODE模型）⁸。T2B展示了LLM在降低复杂模型使用门槛、辅助模型解读方面的潜力，并暗示了其未来在理解乃至构建此类模型方面的作用⁸。

从定性的科学概念到定量的数学模型的转换，是科学研究中的一个关键瓶颈。LLM在此展现出希望，但也暴露出显著的局限性。当前的成功案例往往出现在定义明确的领域或借助特定框架，而从抽象概念出发进行普适化、稳健的数学公式化仍然是一个重大挑战。例如，LLM-SR和PDE-Controller等框架为特定问题（如方程发现、PDE形式化）提供了结构化方法，但Mamo和UGMathBench等基准测试的结果揭示了LLM在处理复杂性、精确推理和一致性方面的普遍困难。自然语言到数学表达的模糊性¹⁷ 以及LLM固有的数学推理难题²⁴ 是核心问题。这意味着，虽然LLM可以辅助起草或探索数学表达的选项，但人类专家那种从模糊概念中选择正确数学框架或构建真正新颖方程的直觉飞跃，在很大程度上仍超出了当前LLM的能力范围。这指向一种混合方法，即LLM辅助初步构建，而人类洞察力主导核心的数学公式化。

下表总结了当前主要的LLM数学建模基准测试：

表1：LLM数学建模基准测试比较

基准测试名称	主要关注领域	关键评估指标	LLM表现/局限性总结
Mamo	常微分方程（ODE）、线性规划（LP）、混合整数线性规划（MILP）建模	基于求解器验证的准确率	难以处理复杂问题；模型规模越大表现越好；开源模型在简单任务上具有竞争力¹⁶
UGMathBench	本科水平数学推理	有效准确率（EAcc）、推理差距 ( $Δ$ )	准确率中等；存在较大的推理差距，即在问题的不同变体之间表现不一致²³

2.6 小结

LLM在协助研究者将自然语言描述的科学问题转化为数学模型方面取得了一些进展，尤其是在特定框架（如LLM-SR用于方程发现）和与现有模型交互（如Talk2Biomodels）方面。然而，基准测试（如Mamo和UGMathBench）的结果表明，LLM在处理复杂数学推理、确保模型正确性和泛化能力方面仍存在显著不足。

第3节：LLM在数学推导、数值方法与计算建模中的角色

在数学模型初步建立之后，往往需要进行理论推导、数值化处理以及最终的计算模型构建。LLM在这些环节中的参与方式和能力正在被积极探索。

3.1 在符号计算与代数运算中的作用

LLM在符号计算和代数运算方面展示出一定的能力，尤其是在与外部工具或特定架构结合时²⁰。通过结构化推理和工具增强等方法，可以提升LLM在这些任务上的表现²⁰。尽管如此，数值精度和逻辑一致性方面的局限性仍然是挑战²⁰。有趣的是，LLM能够为数学问题（包括涉及变量运算和方程求解的问题）分配技能标签，这表明它们对数学过程具有一定程度的“元认知知识”²⁵。

3.2 在定理证明与形式数学中的辅助

LLM已被应用于神经定理证明领域，常与Lean等证明助手结合使用²⁰。

Lean Copilot: 这是一个为Lean设计的基于LLM的框架，通过建议证明步骤、完成证明目标和选择相关前提来辅助人类进行定理证明。研究表明，与Lean中传统的自动化工具（如aesop）相比，Lean Copilot在辅助人类证明和自主生成证明步骤方面都更为有效²⁶。

LLM可以帮助生成形式化证明，但其固有的“幻觉”风险使得由证明助手进行的验证至关重要²⁶。

训练LLM进行形式化证明面临数据稀缺的挑战。LeanNavigator 通过探索现有定理的状态转移图来生成数百万个Lean定理及其证明，极大地扩充了训练数据集，并显著提升了下游LLM在定理证明任务中的性能²⁸。

相较于形式化语言证明，LLM在未经特定微调的情况下，更擅长生成自然语言证明，这主要是因为形式系统的复杂性和严格性²⁹。

3.3 在偏微分方程（PDE）的数值方法与离散化中的应用

这直接回应了用户关于“将数学方程进行数值化推导”的疑问。

PDE-Controller: 该框架使LLM能够将针对PDE控制的自然语言指令转化为形式化规范（信号时序逻辑 - STL）和可执行代码（用于Gurobi优化器的Python代码）。在此过程中，LLM参与了自动形式化、推理（提出子目标）和程序综合等环节¹⁸。

LLM可以辅助识别PDE解中涉及的符号算子。通过预测相关的算子集合（例如，一元/二元算子如sin, cos, +, *），LLM能够显著缩小符号回归技术（如有限表达式方法 FEX）的搜索空间，从而提高发现PDE解析近似解的效率和准确性³³。该过程包括将符号PDE表达式表示为计算树，将其符号化（例如，转化为逆波兰表示法），并微调LLM（如T5, BART, Llama）来预测算子序列³³。

3.4 生成数值求解器与科学计算代码

这与用户提到的“Vibe Coding”以及生成初始代码相关。

像Llama 2-70B这样的大语言模型能够为较简单的数值任务生成语法正确且功能正常的代码，支持C++, FORTRAN, Python, Matlab, R, CUDA等多种语言³⁵。

然而，在处理复杂的、并行的或分布式的计算任务时，这些模型会遇到显著困难，生成的代码往往需要大量的人工修正³⁵。存在的问题包括数值准确性、内存管理（尤其在CUDA中）、变量声明以及并行/分布式逻辑的正确实现³⁵。

LLM在使用PyTorch和NumPy等库生成数据科学（DS）程序方面表现出对常见模式的熟练掌握，但在处理复杂/不常见的输入或API中隐含的数值约束时则显得力不从心³⁶。其性能随难度增加而下降，表明它们更多的是记忆常见模式而非深度理解³⁶。

3.5 LLM在数值模型参数优化中的应用

SAS-Prompt: 该系统展示了LLM在机器人策略搜索中执行随机数值优化的内在能力。LLM通过总结、分析（控制变量对行为的影响）并基于先前的机器人轨迹和自然语言目标来综合新的控制参数，从而迭代地学习和调整机器人行为³⁷。这种方法的一个优势在于其可解释性，因为LLM会为参数选择提供自然语言的解释³⁷。

领域特定的LLM正在通过参数高效微调（PEFT）等技术进行微调，以适应参数优化等任务⁴⁰。

尽管LLM能够生成代码并辅助数值和符号计算的特定步骤（例如，为PDE识别算子，在定理证明中建议策略），但随着复杂性的增加，其可靠性和准确性会显著下降，尤其是在需要深度数学洞察力或稳健算法设计的任务中（例如，复杂的并行求解器、新颖的证明）。例如，在代码生成方面，虽然可以快速生成简单任务的框架，但在并行计算或分布式系统等复杂场景下，生成的代码往往需要大量修改才能保证正确性和效率³⁵。在符号数学和定理证明领域，虽然有Lean Copilot等辅助工具，但幻觉风险和逻辑一致性问题依然存在²⁰。这表明，目前LLM在这些环节更多扮演“智能助手”或“组件生成器”的角色，真正的数学推导，特别是新颖的推导，仍然依赖于人类的智慧。用户提到的“Vibe Coding”能力对于快速搭建原型或初步框架可能有效，但对于开发稳健、复杂的系统，仍离不开专家的深度介入和严格验证。

下表总结了一些利用LLM辅助数学和计算任务的工具/框架：

表2：LLM辅助的数学与计算任务工具/框架概览

工具/框架名称	主要功能	LLM关键角色	主要优势/局限性总结 (基于相关文献)
LLM-SR	科学方程发现	假设/方程骨架生成	整合先验知识，表达力强；依赖数据质量和优化器性能³
Mamo	数学建模基准测试 (ODE, LP, MILP)	模型构建	提供过程导向的评估；揭示LLM在复杂建模任务上的不足¹⁶
UGMathBench	数学推理基准测试 (本科水平)	推理能力评估	评估LLM的真实推理能力和一致性；显示当前LLM准确率不高且存在推理差距²³
Talk2Biomodels	生物模型交互	自然语言接口	降低复杂模型使用门槛，辅助理解；目前主要针对现有模型⁸
Lean Copilot	定理证明助手 (Lean)	策略建议、证明补全、前提选择	显著优于传统自动化工具，有效辅助人类证明；仍依赖人类指导复杂或新颖证明²⁶
LeanNavigator	定理证明训练数据生成 (Lean)	定理与证明生成	大规模生成高质量训练数据，提升下游模型性能；专注于数据增强²⁸
PDE-Controller	偏微分方程控制	自动形式化、推理、代码生成	实现自然语言到可执行PDE控制代码的转换；依赖特定LLM能力和外部求解器¹⁸
SAS-Prompt	数值优化 (机器人策略搜索)	参数综合、分析、总结	实现基于LLM的迭代优化，具有可解释性；应用于特定领域，泛化能力待考³⁷

3.6 小结

LLM在数学推导、数值方法和计算建模方面展现出作为辅助工具的潜力，例如在符号运算、定理证明辅助、PDE算子识别、简单数值代码生成和参数优化等方面。然而，其可靠性、准确性和处理复杂问题的能力仍有较大提升空间，尤其是在需要深度数学洞察和严格逻辑推理的任务中。

第二部分：迈向科研“一条龙”服务：当前瓶颈与未来展望

尽管LLM在科研的各个环节都显示出辅助能力，但实现用户所期望的“一条龙”服务，即由AI自主完成大部分研究工作，使科研人员专注于深度思考，目前仍面临诸多重大瓶颈。

第4节：阻碍自主科学发现的关键局限性

4.1 认知与推理差距

复杂数学推理: LLM在处理复杂的数学建模、抽象推理和逻辑方面仍然存在困难，尤其当问题需要超越模式匹配的深度理解时¹⁶。它们缺乏对数学规则的深层概念性理解²⁴。
符号推理局限: 尽管有所改进，但原生的符号操纵能力和在多步骤推理中保持逻辑一致性仍然是LLM面临的挑战²⁰。
新颖性与真正的科学发现:
- 生成真正新颖的、专家级的科学思想或实现范式转换的发现是一个主要障碍。当前系统可能产生被评为新颖的想法，但这些想法往往缺乏可行性或多样性¹⁴。
- 关于LLM是否能产生真正新颖的、无法从训练数据中直接推断出的科学见解，目前尚存争议⁴²。一些轶事证据（如化学家案例、o1-pro免疫疗法构想）显示了其潜力，而另一些观点则认为这更像是复杂的模式匹配或已有知识的重新发现⁴²。
- LLM自主识别并追求重要的未解决问题的能力尚未得到证实。
高级认知能力: 与人类认知相比，LLM在实时学习、处理复杂多步骤逻辑、适应性、情感智能（对纯数学研究相关性较低，但对更广泛的研究活动重要）、长期专注、抽象思维和跨学科综合等方面存在局限⁴³。它们难以完成需要审慎认知而非快速直觉推理的任务⁴⁴。

4.2 数据处理与解读挑战

幻觉与可靠性: LLM可能生成听起来合理但实际上不正确的信息（即“幻觉”），这在科学研究中是致命的，因为准确性至关重要⁵。这影响了其在假设生成、数据分析乃至定理证明等环节的可靠性。
偏见: LLM会继承其训练数据中存在的偏见（通常是WEIRD——西方、受过教育、工业化、富裕和民主社会的偏见），这可能影响其输出的客观性和普适性，包括假设生成和数据解读⁵。
处理多源异构数据: 在复杂的科学领域中，整合并基于多样化且可能冲突的数据源进行推理，对于实现全面理解是一个挑战⁷。
上下文记忆与长期专注: 在扩展的、复杂的研究项目中保持长期记忆和专注是LLM的一个局限²⁴。
理解不确定性: 科学数据和模型中固有的不确定性的表达和推理，并非当前LLM的原生强项。

4.3 确保科学严谨性与验证

结果的批判性评估: LLM目前缺乏像人类专家那样对科学论文或其自身输出进行深入、细致的批判性评估的能力。在模拟同行评审中，它们可能会遗漏关键缺陷、忽视新颖性、缺乏平衡的视角，并做出不佳的录用决策⁵²。
可复现性与可复制性: 许多LLM的“黑箱”特性、持续的更新以及对提示的敏感性，都可能阻碍研究的可复现性⁴³。确保LLM驱动的研究是可复现的（相同数据、代码得到相同结果）和可复制的（不同数据、相似问题得到一致结果）是一个主要关切⁵⁵。
伦理考量: 透明度、问责制、数据隐私以及滥用风险（例如生成虚假科学成果）是重大的伦理障碍¹。

4.4 专业化与通用AI智能体的需求

集成了领域特定知识、专用工具集和强大验证机制的基于LLM的科学智能体，在处理复杂研究任务时比通用LLM更有效¹。通用LLM通常缺乏研究所需的深度科学方法论和领域专业知识¹。

呼吁使用专门的、可解释的工具来替代通用的LLM应用，尤其是在可靠性和理解至关重要的领域，这种呼声日益高涨⁴³。

实现“一条龙”AI科研服务的主要障碍，不仅仅在于自动化单个任务，更在于达到一种能够媲美（甚至超越）人类专家水平的自主推理、批判性自我修正和新颖洞察生成的能力，同时还要确保科学的严谨性。目前的LLM在这些综合认知能力方面尚有欠缺。尽管LLM在科研周期的某些环节（如文献回顾、初步代码生成、假设提出等）可以提供辅助¹，但整个研究过程的整合和自主导航需要更高阶的认知能力和可靠性，这是当前LLM所缺乏的。虽然专业化的科学智能体¹ 是一个进步，但它们通常仍在人类定义的框架内运作，或在关键节点需要人类验证。因此，实现“一条龙”AI科研服务，需要AI在基础层面取得突破，从当前的LLM架构向具备更强推理能力、真正理解能力、以及对自身局限性和科学方法论原则有自我意识的模型演进。

下表总结了LLM在实现端到端科学研究方面的主要局限性：

表3：LLM实现端到端科学研究的关键局限性总结

局限性类别	具体局限性详情	支持性文献/案例 (示例)	潜在缓解途径 (示例)
高级推理与认知	复杂数学推理、抽象思维、多步骤逻辑处理能力不足	16	混合神经符号系统²⁰、改进模型架构、基于过程的监督⁵⁶
新颖性与真正发现	难以生成真正突破性的科学假设或理论，想法可能缺乏可行性或多样性	14	结合人类洞察进行筛选、开发更强的自主探索和评估机制
数据处理与可靠性	易产生幻觉、受训练数据偏见影响、难以处理多源异构数据、上下文记忆有限	5	检索增强生成 (RAG)⁷、案例推理 (CBR)⁴⁷、更透明的数据集和训练过程
科学严谨性与验证	缺乏深入的批判性自我评估能力、难以保证结果的可复现性和可复制性	43	整合形式化验证工具（如证明助手）、开发标准化评估基准、强调人类在环验证
操作自主性	缺乏长期专注和规划复杂研究项目的能力、难以处理不确定性	24	开发更强大的规划和记忆模块¹、引入不确定性量化方法

4.5 小结

当前LLM在认知深度、推理的稳健性、真正科学创新的能力、数据的可靠处理以及确保研究的严谨性和可验证性方面存在显著不足。这些因素共同构成了实现“一条龙”自主科研服务的主要障碍。

第5节：迈向AI驱动的研究：克服局限与未来展望

尽管挑战重重，但学术界和工业界正积极探索提升LLM能力、克服现有局限性的策略，以期逐步实现更高级别的AI驱动研究。

5.1 增强LLM能力的策略

神经符号方法 (Neuro-Symbolic Methods): 将LLM的模式识别能力与符号系统的逻辑推理能力相结合，有望提高数学准确性和逻辑一致性²⁰。这有助于弥补纯LLM在数学推理方面的不足。
改进训练数据与技术:
- 生成大规模、高质量的领域特定数据集，例如用于形式化证明的LeanNavigator²⁸。
- 在专业数据集（如数学文献、科学计算代码）上进行微调²⁰。
- 采用Evol-Instruct等技术生成多样化的指令数据⁴⁰。
- 基于过程的监督和带反馈的迭代优化¹。
工具增强 (Tool Augmentation): 将LLM与外部科学工具、求解器、模拟器和数据库集成，以扩展其能力并使其输出有据可依¹。
架构改进: 开发新的模型架构或微调现有架构，以更好地处理科学推理、数值精度和长上下文理解⁵。
案例推理 (Case-Based Reasoning, CBR): 将CBR集成到LLM智能体框架中，利用过去经验的显式知识，可能增强推理能力并减少幻觉⁴⁷。

5.2 构建稳健的LLM驱动的科学智能体框架

专注于具有清晰规划器（Planner）、记忆模块（Memory）和工具集（Tool Set）组件的架构¹。
开发具有领域特定知识和方法论的专业化科学智能体¹。
在这些智能体中强调稳健的验证机制、错误检查和自我审查能力¹。
AIRUS工作流（AI Research Under Supervision）提出了一种迭代循环，研究人员利用LLM进行假设生成、代码编写、结果解释和方案优化，并在必要时进行人工干预⁵⁸。

5.3 人机协作在研究中不断演变的角色

当前的发展趋势表明，LLM更多是作为强大的“副驾驶”或助手，而非完全自主的研究员²⁶。
人类提供高层次的洞察、定义研究问题、验证关键步骤，并解释复杂或新颖的发现。AI则处理数据处理、初步起草、代码生成和常规分析等任务。
LLM可以增强人类的能力，例如帮助发现人类可能忽略的模式，或加速文献综合和假设探索的过程¹⁵。

5.4 对综合性AI研究助手的长远愿景

最终目标是开发出能够自主设计实验、分析数据、生成并验证假设，甚至在最少的人类指导下为理论突破做出贡献的AI智能体¹。
这需要解决第4节中讨论的基础性局限，特别是在类通用人工智能（AGI）的推理、真正的创新能力以及基于科学原则的自我纠正等方面。
从当前的LLM向具有高有效准确率和最小推理差距的“大型推理模型”（large reasoning models）过渡至关重要²³。

通往更自主化AI研究的道路很可能是渐进式的，其重点在于构建更专业化、更稳健、更可验证的AI组件，这些组件能与人类专业知识无缝集成，而非在短期内实现完全独立的AI科学家的革命性飞跃。第4节详述的诸多重大局限性，以及诸如神经符号AI²⁰、更优质的训练数据²⁸、工具增强¹ 和专业化智能体¹ 等克服策略，都指向了对现有工具的增量改进和构建更复杂辅助系统的方向。AIRUS工作流⁵⁸ 和Lean Copilot²⁶ 等明确将AI定位为助手角色。在深度认知和创新生成方面存在的鸿沟¹⁴ 表明，当前的LLM范式不足以支持复杂科学发现中的完全自主性。因此，“一条龙”的愿景更有可能通过一套由研究人员协调的、相互连接的专业化AI工具和智能体来实现，而不是依赖单一的、无所不能的AI。未来的重点应放在创建可信、可解释、可控的AI模块上，这些模块在特定的科学子任务中表现出色，从而在可靠的前提下逐步提高自动化水平。

5.5 小结

克服LLM在科研应用中的局限性需要多方面的努力，包括改进模型本身、构建更强大的智能体框架以及重新定义人机协作模式。长远来看，虽然完全自主的AI科研助手仍是目标，但短期内更现实的路径是发展能够有效增强人类研究者能力的AI工具和系统。

结论

大语言模型（LLM）无疑为科学研究带来了革命性的潜力，其在从概念探索到数学建模，乃至计算实现等多个环节都展现出积极的辅助作用。

在科学建模流程中，LLM能够协助进行初步的概念梳理和文献综合，基于数据或先验知识生成假设。诸如LLM-SR、PDE-Controller等框架的出现，表明LLM在特定条件下可以辅助将自然语言描述的问题转化为初步的数学公式或方程骨架，并生成用于数值计算的初始代码。在形式化数学领域，以Lean Copilot为代表的工具也证明了LLM在辅助定理证明方面的价值。这些进展呼应了用户对AI在概念探索、研究方案打磨和初始代码生成（“Vibe Coding”）等方面的观察。

然而，尽管取得了显著进展，LLM在科研应用中，特别是实现“一条龙”的端到端自动化服务方面，仍面临诸多重大局限性。首先，在核心的数学与抽象推理层面，LLM在处理复杂问题、保持逻辑一致性和进行深度符号运算方面能力不足，难以企及人类专家的水平。其次，生成真正新颖的科学发现而非对现有知识的巧妙组合，对LLM而言仍是巨大挑战。再次，幻觉、偏见、对结果的批判性自我评估能力缺失以及确保研究过程的严谨性和可复现性等问题，严重制约了LLM的可靠性和在关键决策环节的自主性。此外，LLM在处理不确定性、进行长期规划和跨学科综合等高级认知活动方面也存在不足。

综上所述，当前LLM在科研中更适合扮演强大的协作者和助手角色，而非完全自主的研究者。它们能够显著提升某些环节的效率，例如加速文献回顾、生成初步假设和代码草稿、辅助形式化验证等。然而，从提出深刻的科学洞察、设计严谨的数学模型、进行关键的理论推导，到最终解释和验证复杂的科学发现，人类的智慧、直觉和批判性思维仍然是不可或替代的核心驱动力。

未来的发展方向可能更侧重于构建人机协同的研究范式。通过发展更专业化、更可解释、更稳健的AI工具和科学智能体，将AI的计算能力、信息处理能力与人类的创造力、判断力相结合。实现完全自主的“一条龙”AI科研服务是一个长远目标，它不仅依赖于AI技术本身的根本性突破（例如，向“大型推理模型”的演进），也需要建立完善的AI伦理规范和验证机制，以确保AI在科学探索中的可靠和负责任的应用。

参考文献