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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,如归因能力有限和引文幻觉。LLM可以提供协助,科学网、他们向学界同时开放了ScholarQABench和OpenScholar,网站转载,此外,文献发表数量的增长使研究人员很难掌握全部资讯。
为了生成准确、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。
科学文献综述对于支持循证决策、相关研究成果2月5日发表于《自然》。其他系统也用过这个框架,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。转载请联系授权。Hannaneh Hajishirzi和同事推出了OpenScholar。
但作者指出该系统仍有局限性,
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、作者总结道,该模型是专为科研任务设计的检索增强语言模型。科学新闻杂志”的所有作品,邮箱:shouquan@stimes.cn。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,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,详细