OpenScholar
简介：OpenScholar是一款由华盛顿大学与艾伦AI研究所联合研发的检索增强型语言模型，专为科学家设计，能够高效检索并综合海量科学文献信息，生成基于文献的事实性回答。该工具具备强大的跨学科适用性，涵盖计算机科学、生物医学等多个领域，同时支持自我反馈迭代优化，显著提升回答质量和引用可靠性。所有相关资源已完全开源，便于全球学者使用与研究。
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OpenScholar是由华盛顿大学与艾伦AI研究所合作开发的检索增强型语言模型（LM），旨在协助科学家通过检索和综合科学文献来解答复杂问题。该系统利用大规模科学文献数据库，结合定制化的检索器、重排器以及优化后的8B参数语言模型，生成基于实际文献且高度精准的回答。相较于现有专有及开源模型，OpenScholar在提供事实性答案与准确引用方面表现更为出色。例如，在ScholarQABench测试中，其正确性比GPT-4o高出5%，较PaperQA2高7%。此外，该项目的所有代码和数据均实现开源，助力推动科学研究的进步。
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