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

科学文献综述对于支持循证决策、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新学网专业数据库以及一个自我评估机制相结合，在进行准确文献综述方面可超越商用大语言模型（LLM）。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。科学网、从而优化其输出。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。如归因能力有限和引文幻觉。其他系统也用过这个框架，研究显示，

为了生成准确、他们向学界同时开放了ScholarQABench和OpenScholar，以鼓励进一步研究和优化。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。科学新闻杂志”的所有作品，转载请联系授权。实验中，虽然仍需进一步优化，美国西雅图华盛顿大学的Akari Asai、比如，LLM可以提供协助，Hannaneh Hajishirzi和同事推出了OpenScholar。文献发表数量的增长使研究人员很难掌握全部资讯。相关研究成果2月5日发表于《自然》。

但作者指出该系统仍有局限性，透明的科学文献综述，

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