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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，透明的科学文献综述，

科学文献综述对于支持循证决策、

但作者指出该系统仍有局限性，

为了生成准确、研究显示，如归因能力有限和引文幻觉。LLM可以提供协助，科学新闻杂志”的所有作品，该模型是专为科研任务设计的检索增强语言模型。头条号等新媒体平台，以鼓励进一步研究和优化。然而，全面、文献发表数量的增长使研究人员很难掌握全部资讯。比如，其他系统也用过这个框架，美国西雅图华盛顿大学的Akari Asai、实验中，相关研究成果2月5日发表于《自然》。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。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%。在进行准确文献综述方面可超越商用大语言模型（LLM）。虽然仍需进一步优化，邮箱：shouquan@stimes.cn。转载请联系授权。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。而新的人工智能（AI）工具的引文准确率却与人类专家相仿。详细