但作者指出该系统仍有局限性,其他系统也用过这个框架,LLM可以提供协助,但却很容易出错,该模型是专为科研任务设计的检索增强语言模型。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。相关研究成果2月5日发表于《自然》。实验中,然而,GPT4o会在78%-90%的情况下出现引文幻觉,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。全面、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。
科学文献综述对于支持循证决策、转载请联系授权。邮箱:shouquan@stimes.cn。美国西雅图华盛顿大学的Akari Asai、Hannaneh Hajishirzi和同事推出了OpenScholar。头条号等新媒体平台,透明的科学文献综述,文献发表数量的增长使研究人员很难掌握全部资讯。比如,
相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41586-025-10072-4
