今天小编分享的科学经验：7B小模型写好学术论文，新框架告别AI引用幻觉，实测100%学生认可引用质量，欢迎阅读。
学术写作通常需要花费大量精力查询文献引用，而以 ChatGPT、GPT-4 等为代表的通用大语言模型（LLM）虽然能够生成流畅文本，但经常出现 " 引用幻觉 "（Citation Hallucination），即模型凭空捏造文献引用。这种现象严重影响了学术论文的可信度与专业性。
现在，加拿大滑铁卢大学与卡内基梅隆大学的华人研究团队，提出了一种名为 ScholarCopilot 的智能学术写作大模型框架，专门针对学术场景，致力于精准地生成带有准确引用的学术文本。
ScholarCopilot 与传统方法的区别
传统的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）方法采用 " 先检索、再生成 " 的静态流程，这种方式存在以下问题：
检索与生成过程相互独立，容易导致意图不匹配；
无法根据上下文需求动态调整引用策略，影响引用准确性。
针对这些局限性，ScholarCopilot 提出了一种 " 边生成、边检索 " 的动态机制：
在生成文本时，模型动态地判断何时需要引用文献，并生成一个特殊的检索信号（ [ RET ] ）；
随后实时检索学术数据库中的相关文献，将检索到的内容融入后续生成过程；
通过联合优化生成任务和检索任务，提升引用的准确度与相关性。
简单来说，ScholarCopilot 的写作方式更接近人类真实的写作习惯：平时正常撰写论文内容，当需要引用文献时再主动检索相关文献的 BibTeX 信息插入引用，随后继续撰写下文。同时，模型在撰写后续内容时，也会参考已插入的引用文献，确保生成的文本与引用内容紧密相关。
ScholarCopilot 的性能表现
研究团队以阿里云近期发布的 Qwen-2.5-7B 模型为基础，使用了 50 万篇 arXiv 论文进行训练，并在多个维度上进行了性能评估：
引用检索准确性（Top-1 accuracy）达到 40.1%，显著超过现有的检索模型：
E5-Mistral-7B-Instruct（15.0%）
BM25（9.8%）
论文生成质量方面（包括相关性、连贯性、学术严谨性、完整性和创新性），综合得分为 16.2（满分 25），高于参数量更大的 Qwen-2.5-72B-Instruct 模型（15.8）和 Qwen-2.5-7B-Instruct 模型（13.9）。
在一项由 10 位拥有平均 4.2 年学术写作经验的学生（5 名博士、4 名硕士、1 名大學生）参与的真人评测中：
ScholarCopilot 在引用质量上的用户偏好率达到 100%；
整体实用性偏好率超过 70%。
ScholarCopilot 的不足与未来方向
尽管取得了显著进步，ScholarCopilot 仍存在一些局限性。通过上述用户调研，受访者提出了以下几点改进建议：
内容生成更全面：
模型在生成内容的丰富性与信息全面性方面仍需进一步提升；
创新性不足：
目前模型在生成创新性想法和研究问题方面表现一般，还有较大改进空间。
此外，受访者还建议未来版本可考虑：
与主流学术写作平台（如 Overleaf）进行更紧密的整合；
支持分章节独立生成和任意游標位置的文本预测功能。
研究团队表示，这些反馈意见为后续开发提供了明确的改进方向。
后续展望
ScholarCopilot 研究团队希望通过不断优化模型性能、扩展检索数据库和改进用户互動体验，让研究人员在学术写作中能更专注于研究本身，而非繁琐的文献检索与引用管理。
当前相关论文、代码与模型已经公开发布，感兴趣的读者可自行了解详细信息，进一步体验与评估该模型的实际表现：
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2504.00824
项目网站：https://tiger-ai-lab.github.io/ScholarCopilot/
演示视频：https://www.youtube.com/watch?v=QlY7S52sWDA
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