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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，作者总结道，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。如归因能力有限和引文幻觉。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。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）。美国西雅图华盛顿大学的Akari Asai、相关研究成果2月5日发表于《自然》。该模型是专为科研任务设计的检索增强语言模型。

科学文献综述对于支持循证决策、转载请联系授权。头条号等新媒体平台，实验中，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。LLM可以提供协助，微调科学过程和引导新发现都很重要。文献发表数量的增长使研究人员很难掌握全部资讯。全面、研究显示，从而优化其输出。

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、Hannaneh Hajishirzi和同事推出了OpenScholar。网站转载，而新的人工智能（AI）工具的引文准确率却与人类专家相仿。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。但却很容易出错，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%。虽然仍需进一步优化，详细