@ChengleiSi: 我们将在@COLM_conf（今年在旧金山！）重新举办“LLMs for Scientific Discovery”研讨会，请提交您的论文……

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摘要

宣布将在旧金山举办的COLM 2026上举行LLMs for Scientific Discovery研讨会，论文提交截止日期为6月23日，并招募评审人员。

我们将再次在@COLM_conf举办“LLMs for Scientific Discovery”研讨会（今年在旧金山！！），请在6月23日前提交论文！ 我们正在招募评审人员！感兴趣请发送邮件至[email protected]或通过X私信我！ 征稿通知：https://lm4sci.github.io/docs/2026/call-for-papers… 共同组织者：@shannonzshen @StevenyzZhang @HananeNMousa @AkariAsai @yatskar @hhsun1 @Diyi_Yang
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缓存时间: 2026/06/05 19:20

我们正在将LLMs for Scientific Discovery研讨会带回@COLM_conf（今年在旧金山！！），请在6月23日前提交论文！

我们正在寻找审稿人！如有兴趣，请发送邮件至[email protected]或在此X平台上私信我！

征稿启事：https://lm4sci.github.io/docs/2026/call-for-papers… 联合组织者：@shannonzshen @StevenyzZhang @HananeNMoussa @AkariAsai @yatskar @hhsun1 @Diyi_Yang

征稿启事 | LM4SCI研讨会

来源：https://lm4sci.github.io/docs/2026/call-for-papers 大型语言模型（LLMs）的重大进展激发了人们将其用于协助研究人员完成各种科学任务的兴趣，例如想法生成、实验执行和自动化机器学习工程、搜索和综合文献综述与科学理论、基于文献的问答、数据分析和数据驱动发现，甚至实现新颖的最先进发现，并执行完整的端到端研究流程，包括论文和报告生成。

这些强大的人工智能系统已被证明是有用的工具，能够帮助人类研究人员加速多个科学领域的科学发现过程。例如，基于LLMs的智能体已开发出来，供生物学家执行数据分析和湿实验室辅助等任务。我们还看到了使用LLMs进行数学研究的尝试，例如研究级定理证明和未解决的数学问题。大规模统一预训练和推理后训练的范式已应用于地球科学、材料科学、化学等多个科学领域。

我们研讨会的重点是开发能够加速各科学领域科学研究并协助人类研究人员的LLM和AI系统。我们旨在汇聚来自不同社区的研究人员，包括机器学习、自然语言处理、人机交互以及生物学、化学等多个科学学科，共同设计、开发和评估各种形式的科学LLM与系统。通过我们的跨学科项目，我们力求为这个新兴社区建立新的联系。

感兴趣的主题

https://lm4sci.github.io/docs/2026/call-for-papers#topics-of-interest

我们研讨会可能涉及的主题包括但不限于：

方法与建模技术

https://lm4sci.github.io/docs/2026/call-for-papers#methods-and-modeling-techniques

旨在产生更优科学模型和智能体的方法与建模技术。示例包括：

  • 为科学领域或应用训练专门的LLM
  • 开发LLM智能体以加速复杂的科学工作流程
  • 赋能人类科学家的新型人机协作范式
  • 面向科学应用的领域专用基础模型
  • 基础模型中的定量、符号和基于物理的推理
  • 用于科学工作流程的端到端研究助手与智能体

数据集、基准与评估

https://lm4sci.github.io/docs/2026/call-for-papers#datasets-benchmarks-and-evaluations

面向科学AI系统和人机协作的数据集、基准与评估。示例包括：

  • 对AI生成的研究成果的仔细评估与分析
  • 用于衡量科学LLM领域知识与能力的新型自动基准与评估器
  • 科学语境下的归因、真实性与幻觉缓解
  • 多模态科学文档理解与知识提取

立场论文

https://lm4sci.github.io/docs/2026/call-for-papers#position-papers

关于任何相关主题的立场论文，例如：

  • 部署科学AI系统的社会影响与伦理关切
  • 自主研究智能体的潜在安全风险与缓解措施
  • 关于AI在科学发现中角色演变的观点

投稿指南

https://lm4sci.github.io/docs/2026/call-for-papers#submission-guidelines

我们的研讨会将接收完整论文格式的投稿（最多8页正文）。所有投稿需遵循COLM会议模板。我们将使用OpenReview进行投稿管理，以确保透明并促进讨论。

**在此处提交您的论文：**openreview.net/group?id=colmweb.org/COLM/2026/Workshop/LM4Sci (https://openreview.net/group?id=colmweb.org/COLM/2026/Workshop/LM4Sci&referrer=%5BHomepage%5D(%2F))

审稿流程将包括双盲同行评审，每篇论文至少由三位审稿人评审。投稿为非存档性质，但被接收的论文可在研讨会网站上提供。

重要日期

https://lm4sci.github.io/docs/2026/call-for-papers#important-dates

  • **投稿截止日期：**2026年6月23日，晚上11:59（AOE时区）
  • **评审截止日期：**2026年7月20日（AOE时区）
  • **决定通知：**2026年7月24日（AOE时区）

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