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Qiuming1周前
小模型OpenScholar根治AI幻觉,开启科研新范式 《Nature》与《Science》双刊齐发:小模型OpenScholar根治AI幻觉,开启科研新范式 近日,国际顶级学术期刊《Nature》正刊发表了一项突破性研究,开源了仅80亿参数的模型OpenScholar,该成果同时获《Science》报道。这款由华盛顿大学和艾伦人工智能研究所联合开发的小模型,在科学文献综述任务中击败了参数规模庞大的旗舰模型,标志着AI研究范式的重大转变。 长期以来,大模型的“幻觉”问题(如虚构学术引用)严重阻碍了其在严谨科研领域的应用。OpenScholar创新性地采用“检索增强生成”架构,外接4500万篇论文数据库,通过“检索-重排序-生成与反馈”的闭环流程,确保每项回答均有可靠文献支撑。测试显示,其答案准确率超越顶尖大模型,且单次推理成本大幅降低至约0.003美元。 该研究的核心学者浅井明里(Akari Asai)进一步提出了迭代版本DR Tulu,专注于长篇幅深度研究任务。DR Tulu引入“演化评分规则的强化学习”,使模型能动态制定研究策略与评估标准,展现出媲美专有模型的复杂科研能力。两项成果均完全开源,旨在推动科研AI工具的民主化。 这项研究证明,在专业领域,结合精准检索与自我验证的小模型,比依赖海量参数记忆的大模型更为可靠高效,为AI辅助科学研究开辟了全新路径。 https://www.nature.com/articles/s41586-025-10072-4 https://www.science.org/content/article/open-source-ai-program-can-answer-science-questions-better-humans
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