data-to-paper - 涵盖从原始数据到透明且可追溯的科学论文的全过程的AI研究框架

项目介绍：data-to-paper

什么是 data-to-paper？

data-to-paper 是一个自动化框架，通过一组相互作用的AI代理，从完整的原始数据开始，经过系统地引导和自动处理，最终产出透明的、可溯源且人工可验证的科学论文。这个项目不仅涵盖了科学研究的每个环节，而且确保所有过程保留可追踪性和验证性。例如，可以通过点击数字值回溯到生成这些值的具体代码行。

主要特点

端到端研究：data-to-paper 的过程涵盖了科学研究的整个路径，从数据探索、文献搜索和构思，到数据分析和解释，再到完整地撰写研究论文。
可溯源的“数据链”稿件：这种方法创建了一种可向后追溯并可验证的手稿，从而确保每一个数据值均可从根本上加以追溯和解释。
自动驾驶（Autopilot）或协同驾驶（Copilot）：该平台可以完全自主运行，或者通过协同应用程序进行人工引导和监督，使用户可以：
- 监督、检查和引导研究进程
- 设置研究目标，或让AI自主提出假设并进行验证
- 提供审查意见，或随时调用AI进行评审
- 回顾先前步骤
- 记录和重放运行过程
- 跟踪API成本
编程保护措施：采用多重保护措施覆盖标准统计程序包，以最大限度减少常见LLM编程错误。

背景和动机

建立 data-to-paper 框架的初衷在于推动AI驱动研究的透明性、可追踪性和可验证性的新标准。该项目旨在探索大规模语言模型在科学研究中的能力和局限性，寻找有效利用它们的方法加速研究，同时确保并增强关键的科学价值观，如透明性、可追踪性和可验证性，并在此过程中允许科学家进行监督与引导。

实施细节

data-to-paper 旨在规范地指导相互作用的LLM和基于规则的代理，通过传统的科学路径，从标注数据开始，逐步进行研究假设的提出、文献搜索、数据分析代码的编写和调试、结果的解释，以及最终完整研究论文的逐步撰写。

实践案例

data-to-paper 框架已应用于多种场景：

健康指标：处理2015年CDC的行为风险因素监测系统的年数据集，生成相应研究论文。
社交网络：研究Twitter上第117届国会议员之间的互动，生成相应研究论文。
治疗政策：针对新生儿重症监护病房治疗策略更改前后的变化分析，生成相应研究论文。
治疗优化：涉及儿科患者气管插管深度的预测，生成相应研究论文。

贡献与反馈

项目欢迎用户尝试使用 data-to-paper 应用于自身数据，并期待来自用户的反馈和建议。项目目前设计适用于相对简单的研究目标和数据集，并重视用户在使用过程中的体验和见解。

重要注意事项

用户在使用此软件时，须承担所有相关风险，并对生成内容负全部责任。整个创作过程需要有人类参与和监督，以确保结果的准确性和高质量。同时，须确保符合所有相关法律法规及道德标准。用户也需注意语言模型API的使用成本。

通过 data-to-paper 框架，科学研究得以实现自动化、高效化和透明化，使研究者能够在更短的时间内获取更具可信度的科学成果。