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利用 LLMs 加速系统评价筛选过程的承诺与挑战
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究使用精细调整的大型语言模型（LLMs）自动化系统性文献综述（SLRs），验证了LLMs的准确性，并提出了解决虚幻感和追踪信息来源的机制。研究呼吁更新PRISMA报告指南以整合AI驱动的过程，为全面准确的文献综述设立了新的标准。
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关键要点
- 本研究探索使用精细调整的大型语言模型（LLMs）自动化系统性文献综述（SLRs）。
- 研究展示了一种实用高效的自动化 SLR 过程的方法，保持了高准确性。
- 通过复制现有符合 PRISMA 的 SLR，验证了 LLM 响应的事实准确性。
- 提出了解决 LLM 虚幻感的方案，并追踪信息来源的机制。
- 研究发现精细调整的 LLMs 能简化劳动密集型文献综述过程。
- 呼吁更新 PRISMA 报告指南，以整合 AI 驱动的过程，确保方法透明性和可靠性。
- 该研究为 AI 增强工具在学术研究中的应用设立了新的标准。
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