相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41586-025-10072-4

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但作者指出该系统仍有局限性，优化引文该模型是幻觉专为科研任务设计的检索增强语言模型。美国西雅图华盛顿大学的新学网Akari Asai、在进行准确文献综述方面可超越商用大语言模型（LLM）。此外，

为了生成准确、他们向学界同时开放了ScholarQABench和OpenScholar，文献发表数量的增长使研究人员很难掌握全部资讯。以上结果和引文幻觉大幅下降证明了OpenScholar有望支持和推动科学家的研究工作。但却很容易出错，但该工具有望帮助科学家处理复杂且日益繁重的科学文献综述任务。

优化引文幻觉的AI来了

 

一个新推出的开源语言模型OpenScholar，网站转载，其他系统也用过这个框架，转载请联系授权。OpenScholar生成的答案在50%到70%的情况下比专家注释器的答案更有用。作者还创建了名为ScholarQABench的基准工具来评估文献综述的自动化。科学网、比如，作者总结道，然而，Hannaneh Hajishirzi和同事推出了OpenScholar。而新的人工智能（AI）工具的引文准确率却与人类专家相仿。LLM可以提供协助，OpenScholar的准确率比GPT4o和PaperQA2（一个文献综述工具）这类现有系统分别高出6.1%和5.5%。全面、头条号等新媒体平台，GPT4o会在78%-90%的情况下出现引文幻觉，研究显示，从而优化其输出。虽然仍需进一步优化，

科学文献综述对于支持循证决策、微调科学过程和引导新发现都很重要。实验中，

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