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　　展望未来，研究团队认为有几个重要的发展方向。首先是加强自动化实验执行能力，这在不同学科中有不同的瓶颈：计算机科学可能需要更强的编程能力，而化学生物学则需要更先进的机器人实验技术。其次是研究如何专门提升大语言模型的假设生成能力，包括训练数据收集方法和训练策略。第三是探索科学发现过程中的其他内在推理结构，这可能需要跨学科合作，结合科学哲学的研究成果。最后是开发利用大语言模型自动构建准确且结构化基准数据集的方法。

　　完全自主写作代表了AI写作能力的最高水平。一些系统能够从数据分析一直到最终草稿完成，自主完成整个论文写作过程。AutoSurvey系统展现了AI在综述写作方面的能力，能够通过综合和组织现有研究来自动生成全面的调研报告。更雄心勃勃的AI Scientist和CycleResearcher系统甚至试图涵盖整个科学研究过程，不仅能撰写科学论文，还能参与假设生成和实验设计，展现了全自动化科学发现和写作的潜力。

　　稿件验证和质量保障功能在不同分析层次确保科学严谨性。ReviewerGPT专门进行系统性错误检测和指导方针合规性检查，在验证提交要求方面达到高准确性，同时有效识别单个稿件内的数学错误和概念不一致。PaperQA2执行全局验证，通过检查声明与更广泛科学文献的对比来进行验证，使用复杂的语言代理检测矛盾并验证断言，系统通过识别每篇论文平均2.34个经验证的矛盾同时保持交叉文献分析的高事实准确性来证明其强健性。