Nature：首个能写综述论文的开源AI模型来了，大幅减少科研“幻觉”，堪比人类专家

背景：面对科学文献的爆炸式增长，科研人员需要高效工具来筛选和总结海量文献，但现有大语言模型在专业领域存在“幻觉”问题，可能生成虚构内容。研究目的：华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的研究团队开发了OpenScholar，这是一个专为科研设计的开源AI助手，旨在通过检索增强架构，从4500万篇开放获取论文中智能检索信息，生成准确、带引用的长篇综述论文，以解决AI在科学领域的准确性问题。结论：OpenScholar在多项测试中超越了GPT-4o等主流模型，引用准确率与人类专家相当，并通过开源和可复现设计，降低了科研门槛，有望改变科研范式，将文献回顾从繁琐工作变为高效探索。