主要观点总结
本文综述了基于自然语言处理（NLP）的预训练大语言模型（LLMs）在假设发现能力方面的研究进展。文章介绍了LLMs在提升指令执行和演绎推理能力的同时，如何具备学习、推理并通过构建新假设与理论来生成新知识的能力。文章以皮尔士的三段论架构为指导，提供了结构化视角来审视LLMs的假设发现能力，并对当前的研究进行了系统梳理，指出了其潜力以及尚待解决的核心问题。
关键观点总结
关键观点1: LLMs的假设发现能力
LLMs具备提出新假设和推导新结论的能力，这在科研、科学探索以及现实问题的解决中具有深远影响。
关键观点2: 皮尔士的三段论架构
文章以皮尔士的溯因、演绎与归纳三段论架构为指导，提供了一个结构化视角来审视LLMs的假设发现能力。
关键观点3: 综述结构和主要内容
文章的第2节介绍了LLM支持下的假设发现所需的背景知识，第3节回顾了以往关于LLM推理与假设发现的综述，第4、5、6节分别探讨了提出假设的方法（溯因）、应用假设的方法（演绎）和验证假设的技术（归纳），第7节综合分析了整个假设发现循环。
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