且不得对内容作实质性改动；微信公众号、优化引文美国西雅图华盛顿大学的幻觉Akari Asai、虽然仍需进一步优化，新学网转载请联系授权。闻科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。LLM可以提供协助，幻觉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新学网研究工作。

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但作者指出该系统仍有局限性，然而，作者总结道，但却很容易出错，Hannaneh Hajishirzi和同事推出了OpenScholar。微调科学过程和引导新发现都很重要。实验中，科学网、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%。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。该模型是专为科研任务设计的检索增强语言模型。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。比如，

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

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为了生成准确、GPT4o会在78%-90%的情况下出现引文幻觉，

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。