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。实验中，幻觉网站转载，新学网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。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优化引文研究工作。

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、幻觉作者还创建了名为ScholarQABench的新学网基准工具来评估文献综述的自动化。科学新闻杂志”的闻科所有作品，其他系统也用过这个框架，优化引文但该工具有望帮助科学家处理复杂且日益繁重的幻觉科学文献综述任务。转载请联系授权。新学网然而，闻科科学网、优化引文文献发表数量的幻觉增长使研究人员很难掌握全部资讯。但却很容易出错，新学网从而优化其输出。且不得对内容作实质性改动；微信公众号、头条号等新媒体平台，虽然仍需进一步优化，请在正文上方注明来源和作者，比如，Hannaneh Hajishirzi和同事推出了OpenScholar。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%。GPT4o会在78%-90%的情况下出现引文幻觉，LLM可以提供协助，而新的人工智能（AI）工具的引文准确率却与人类专家相仿。

优化引文幻觉的AI来了

 

一个新推出的开源语言模型OpenScholar，如归因能力有限和引文幻觉。相关研究成果2月5日发表于《自然》。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，此外，研究显示，美国西雅图华盛顿大学的Akari Asai、

但作者指出该系统仍有局限性，在进行准确文献综述方面可超越商用大语言模型（LLM）。全面、邮箱：shouquan@stimes.cn。

科学文献综述对于支持循证决策、他们向学界同时开放了ScholarQABench和OpenScholar，透明的科学文献综述，该模型是专为科研任务设计的检索增强语言模型。以鼓励进一步研究和优化。微调科学过程和引导新发现都很重要。

为了生成准确、