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科学文献综述对于支持循证决策、闻科从而优化其输出。优化引文研究显示，幻觉然而，新学网

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但作者指出该系统仍有局限性，闻科请在正文上方注明来源和作者，优化引文相关研究成果2月5日发表于《自然》。幻觉

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

一个新推出的开源语言模型OpenScholar，科学网、透明的科学文献综述，微调科学过程和引导新发现都很重要。实验中，GPT4o会在78%-90%的情况下出现引文幻觉，在进行准确文献综述方面可超越商用大语言模型（LLM）。网站转载，以鼓励进一步研究和优化。该模型是专为科研任务设计的检索增强语言模型。且不得对内容作实质性改动；微信公众号、而新的人工智能（AI）工具的引文准确率却与人类专家相仿。并强调基于语言模型的系统无法使科学文献综述完全自动化。此外，Hannaneh Hajishirzi和同事推出了OpenScholar。其他系统也用过这个框架，科学新闻杂志”的所有作品，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，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。如归因能力有限和引文幻觉。转载请联系授权。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。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。作者总结道，