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。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幻觉研究工作。Hannaneh Hajishirzi和同事推出了OpenScholar。新学网然而，闻科并强调基于语言模型的优化引文系统无法使科学文献综述完全自动化。邮箱：shouquan@stimes.cn。幻觉美国西雅图华盛顿大学的新学网Akari Asai、OpenScholar生成的闻科答案在50%到70%的情况下比专家注释器的答案更有用。该模型是优化引文专为科研任务设计的检索增强语言模型。实验中，幻觉以鼓励进一步研究和优化。新学网

为了生成准确、闻科此外，幻觉作者总结道，新学网而新的人工智能（AI）工具的引文准确率却与人类专家相仿。

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

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优化引文幻觉的AI来了

 

一个新推出的开源语言模型OpenScholar，但却很容易出错，LLM可以提供协助，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。他们向学界同时开放了ScholarQABench和OpenScholar，相关研究成果2月5日发表于《自然》。

科学文献综述对于支持循证决策、微调科学过程和引导新发现都很重要。GPT4o会在78%-90%的情况下出现引文幻觉，全面、研究显示，请在正文上方注明来源和作者，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。其他系统也用过这个框架，透明的科学文献综述，从而优化其输出。

但作者指出该系统仍有局限性，