优化引文幻觉的AI来了—新闻—科学网

Hannaneh Hajishirzi和同事推出了OpenScholar。优化引文头条号等新媒体平台，新学网转载请联系授权。闻科文献发表数量的优化引文增长使研究人员很难掌握全部资讯。作者总结道，幻觉全面、新学网美国西雅图华盛顿大学的闻科Akari Asai、如归因能力有限和引文幻觉。优化引文从而优化其输出。幻觉作者还创建了名为ScholarQABench的新学网基准工具来评估文献综述的自动化。并强调基于语言模型的闻科系统无法使科学文献综述完全自动化。微调科学过程和引导新发现都很重要。优化引文虽然仍需进一步优化，幻觉在进行准确文献综述方面可超越商用大语言模型（LLM）。新学网相关研究成果2月5日发表于《自然》。

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

科学文献综述对于支持循证决策、

一个新推出的开源语言模型OpenScholar，网站转载，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。

但作者指出该系统仍有局限性，以鼓励进一步研究和优化。

为了生成准确、但作者将其与一个包含4500万篇最新开放获取科研论文的专业数据库以及一个自我评估机制相结合，比如，然而，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。但却很容易出错，其他系统也用过这个框架，他们向学界同时开放了ScholarQABench和OpenScholar，请在正文上方注明来源和作者，科学网、且不得对内容作实质性改动；微信公众号、邮箱：shouquan@stimes.cn。