杜絕假引用 開源OpenScholar專寫可信綜述
用大模型寫文獻綜述最怕假引用:論文不存在、期刊不存在、作者也不存在。艾倫人工智能研究所與華盛頓大學推出開源系統OpenScholar,背靠4500萬篇科學論文庫,研究刊於《Nature》,直擊這一痛點。
假引用之苦
以往用大模型生成綜述,看似像樣的參考文獻往往經不起查證,以GPT-4o為例,虛假引用率可達78%至90%。底層原因是LLM按概率預測下一個詞,遇到冷門文獻便容易「腦補」出不存在的條目。


IXThinker 會員內容
呢篇係 Archive 內容。登入即可解鎖全文,仲有成個 15,000+ 篇、每日更新嘅 AI 動態資料庫。
免費登入/註冊解鎖全文 →Google 或電郵地址即可,即刻解鎖。
