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我们通过确定关键领域、方向和含义，研究大型语言模型 (LLM) 在实验中增强科学实践的潜力。首先，我们讨论这些模型如何改进实验设计，包括改进引出措辞、编码实验和生成文档。其次，我们讨论使用 LLM 实施实验，重点是通过创建一致的体验、提高对指令的理解以及实时监控参与者的参与度来增强因果推理。第三，我们重点介绍 LLM 如何帮助分析实验数据，包括预处理、数据清理和其他分析任务，同时帮助审阅者和复制者调查研究。这些任务中的每一项都会提高报告准确发现的可能性。
下一代：人工智能实验
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