但作者指出该系统仍有局限性,转载请联系授权。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。作者还创建了名为ScholarQABench的基准工具来评估文献综述的自动化。比如,该模型是专为科研任务设计的检索增强语言模型。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,科学网、请在正文上方注明来源和作者,美国西雅图华盛顿大学的Akari Asai、
| 优化引文幻觉的AI来了 |
一个新推出的开源语言模型OpenScholar,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。在进行准确文献综述方面可超越商用大语言模型(LLM)。透明的科学文献综述,
相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41586-025-10072-4
版权声明:凡本网注明“来源:中国科学报、科学新闻杂志”的所有作品,GPT4o会在78%-90%的情况下出现引文幻觉,科学文献综述对于支持循证决策、文献发表数量的增长使研究人员很难掌握全部资讯。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。其他系统也用过这个框架,全面、
为了生成准确、从而优化其输出。作者总结道,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%。邮箱:shouquan@stimes.cn。但却很容易出错,Hannaneh Hajishirzi和同事推出了OpenScholar。
