预印本实测LLM同行评审错误检出率
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预印本实测LLM同行评审错误检出率
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AI 综述
一篇预印本公布实验结果:在3篇测试论文和58项临床试验报告中人为插入14处重大或次要错误后,15个LLM对重大错误的检出率均高于人类审稿人的历史平均水平27%,模型检出率为53%—96%;其中多个前沿模型在多数错误类型上接近100%。 实验让无工具、无联网的模型审查论文及临床试验报告,另用两个LLM评审依据固定答案钥打分,再与历史人类审稿数据比较。结果显示模型在该受控测试中的错误检出表现优于人类参照值,但不等同于其实际审稿能力已在真实同行评审中得到验证。
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最新进展10月29日 03:22
预印本实测:人类审稿仅发现 27% 重大错误,15 个 LLM 检出率全部更高报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月29日
- AGI Hunt预印本实测:人类审稿仅发现 27% 重大错误,15 个 LLM 检出率全部更高
一篇新预印本实测显示,15 个 LLM 检出人为插入错误的比例全部高于人类审稿人的平均 27%,范围为 53%–96%,Opus 5.5、Opus 5、Fable 5、GPT-6.1 Sol 等前沿模型在多数错误类型上接近 100%。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。