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研究人员提出“Prompt-to-Paper”AI系统：撰写研究论文，强调准确可验证

研究人员推出“Prompt-to-Paper”AI系统新概念，旨在解决当前AI辅助撰写论文时引用不可靠信息、捏造实验结果等痛点。

AI领域正通过使用大型语言模型（Large Language Models）辅助生成科学研究草稿，迈向新的阶段。然而，最近一个研究团队在 arXiv 上的学术论文中指出，当前AI系统仍存在三大严重缺陷：1) 引用的内容并非来自真实可验证的数据源；2) 实验结果常是捏造而非基于实际实验；3) 缺乏评估AI生成研究质量的标准化框架。为解决这些问题，该团队提出了“Prompt-to-Paper”多智能体（multi-agent framework）AI框架。其核心创新在于采用确定性检索增强生成（deterministic retrieval-augmented generation）的内容创建过程，以确保研究中的每个引用都能追溯到原始文献。该系统初步设计用于生物信息学（Bioinformatics）领域。