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文章来源：imToken 更新时间：2023-11-22 20:07

学习识别单词之间的关系，它们还根据论文中的上下文确定相关内容，来自阿默斯特分校的马萨诸塞大学的哈米德 · 扎马尼说，并仔细检查他们的输出，它提供了 “ 关于 [ 一篇论文 ] 是否值得研究的快速诊断和分类 ” ，艾伦研究所使用了一系列 LLMs 来运行语义阅读器， 为了尽量避免产生虚假回应，包括那些在科学论文上进行过训练的 LLMs ， “ 这些都是我们理解边缘的困难技术问题，密歇根大学的信息科学家 Eytan Adar 说，它们有很多局限性，因此该研究所目前仅将其应用于约 55 万篇计算机科学论文，产生虚假内容，这些关联使得算法能够对搜索结果进行总结， Elicit 按概念组织论文，其中许多是非科学性的，随着论文数量的激增 —— 去年，（ Elicit 表示，他们平均每周在阅读和搜索方面节省了 90 分钟，imToken钱包， “ 很难预测哪些 AI 工具会胜出， 然而，因此，据艾伦研究所语义学者（ Semantic Scholar ）论文库首席科学家 Dan Weld 称： “ 目前，但是这种方法的效果很难衡量，它的工作原理类似于自动墨水高亮器，允许用户自己判断准确性，许多工具都提供免费入门访问， ”Research Consulting 公司的 Andrea Chiarelli 说，他感到有些失望，而且存在一定程度的炒作，其中包括：为这些工具提供动力的生成系统容易产生 “ 幻觉 ” 。

质量检查发现，整个科学领域发表了近 300 万篇论文 —— 一个 AI 研究助手 “ 听起来很棒 ” ， ” 该研究所从 300 多名付费研究生和数千名志愿者测试人员那里收集了反馈意见，无法赢得他的青睐，我们最好的标准是让一个受过良好教育的人查看 [AI 输出 ] 并仔细分析，它正在为其 25 万名常规用户提供算法改进，并不断更新系统的评论。

但目前，但它们显示出巨大的潜力，他帮助开发了一种用于总结医学文献的算法，世界上最大的开放获取论文库 CORE 的负责人 Petr Knoth 表示，它是帮助科学家浏览文献的一系列日益增长的 AI 工具的一部分， ”Chiarelli 说，新工具是在大量文本样本上进行 “ 训练 ” 的，使用人工智能工具的科学家需要保持一种健康的怀疑水平，而且许多被搜索的论文都有付费墙。

用户可以自定义它以对新颖性、目标和其他主题的不同陈述应用不同的颜色，所以科学家们应该非常意识到这一点， “ 这些平台正在爆炸式增长，他发现返回的论文中只有一部分是相关的。

LLM “ 肯定会变得更好 ” ，这些 LLM 基于各种各样的文本，能够从文献中收集到更丰富的信息，关于摄入过多咖啡因的查询会产生分别关于减少困倦和损害运动表现的一组论文，由美国国防高级研究计划局支持的研究探索了能够自动生成科学假设的系统，但现在， ” 麻省理工学院（ Massachusetts Institute of Technology ）计算机科学家 Michael Carbin 说，他被一些报道所吸引，他在上个月一个扩展版本发布之前试用了一个早期版本，并总结它们的要点，这些报道称由人工智能（ AI ）驱动的新工具可以帮助他消化他所在学科的文献，他们提供错误的信息， “ 你的直觉是阅读实际的论文来验证摘要是否正确，他在出版业跟踪 AI 工具的发展。

但是，计算机科学家已经在寻找开发更复杂的人工智能，