本研究探讨大型语言模型在处理逻辑缺陷科学问题时的回答偏差，发现它们常常无法识别错误并给出不合理的答案。通过构建SciFaultyQA数据集，评估不同模型识别错误的能力，并提出创新策略以减少错误。