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作者讨论了伊万·伊里奇在《Tools for Conviviality》中提出的共融性概念，并将其应用于计算科学，指出与前数字工具相比，研究中的数字工具缺乏共融性，这带来了认知风险。
介绍跨度内学习（in-span learning）——一种通过将模型自身的预测流经增量奇异值分解来适应降阶模型的方法，在不改变子空间的前提下重新加权和重新对齐基。该方法在多个动力系统上得到验证，并被视为计算科学领域与上下文学习（in-context learning）相对应的概念。
Science Superpowers是一种开源的、面向AI研究代理的计算科学方法论，强制预注册和可重复工作流，以防止p-hacking和HARKing。
SCICONVBENCH是一个基准测试，用于评估LLMs在跨计算科学领域中对表述不清的科学查询进行多轮澄清的能力。研究发现，即使是顶尖模型也难以进行消歧，并且频繁做出隐性假设。