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科学发现是一个复杂的认知过程，它推动了人类的知识和技术进步。虽然人工智能（AI）在自动化科学推理，模拟和实验方面取得了重大进步，但我们仍然缺乏能够执行自主长期科学研究和发现的综合AI系统。本文研究了科学发现的AI的当前状态，强调了大语言模型和其他应用于科学任务的其他AI技术的最新进展。然后，我们概述了为开发更全面的AI系统进行科学发现的关键挑战，并提出了研究方向，包括对以科学为中心的AI代理，改进的基准测试和评估指标，多模式科学表示以及结合推理，理论证明和数据驱动的模型的统一框架。应对这些挑战可能会导致变革性的AI工具，以加速跨学科的进步到科学发现。
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