本文回顾了可解释的机器学习在自然科学中的应用，强调透明度和可解释性的重要性。探讨了机器学习在地球科学、物理科学和生物科学中的挑战与机遇，并提出结合领域知识的研究方向，以提高科学建模的可信度和可重复性。

研究表明，自2015年以来，人工智能在科研中的应用迅速增长，尤其在医疗决策中。AI论文的影响因子较高，但面临人才供需不平衡及种族、性别不公等问题。通过人类专业知识训练的AI模型能够提高预测能力，促进科学进步。研究还探讨了用户与AI的互动，发现不同水平用户对AI建议的依赖程度不同，强调了开发以人为本的AI算法的重要性。

本文提出了一个统一框架，总结了基于大语言模型的自主代理在社会科学、自然科学和工程领域中的应用及评估策略，并讨论了该领域的挑战和未来方向。

本文提出了一个统一框架来总结大语言模型的自主代理研究，并讨论了其在社会科学、自然科学和工程领域中的应用和评估策略。同时，还探讨了该领域的挑战和未来方向。