科创人工智能ETF华夏（589010）紧密跟踪上证科创板人工智能指数，覆盖全产业链优质企业，兼 具高研发投入与政策红利支持，20%涨跌幅与中小盘弹性助力捕捉AI产业"奇点时刻"。 每日经济新闻 截至10:30，科创人工智能ETF华夏（589010）开盘下探后低位盘整。最新价报1.510元，较开盘价 下跌2.202%。持仓层面，该ETF跟踪的30只成分股中27只个股下跌，芯原股份跌超6%，凌云光·、云天 励飞、天准科技跌幅居前。石头科技、新点软件、恒玄科技上涨形成一定支撑。流动性方面，该ETF成 交额达4128万元，换手率1.65%，成交活跃度维持高位水平，叠加连续三日资金净流入，场内交投情绪 持续活跃。 资金方面，科创人工智能ETF华夏（589010）连续三日净流入超亿元，资金低位布局意愿强烈。可 把握此次震荡回调机会，小仓位分批低吸降低持仓成本，等待后续盘面回弹修复。 消息方面，2月4日《自然》报道，开源语言模型"OpenScholar"诞生，其文献综述能力超越商用大 语言模型，引文幻觉问题大幅改善——实验中GPT4o引文幻觉出现率达78%至90%，而该模型的引文准 确率与人类专家相近。尽管仍需进一步优化， ...

2月4日，Nature刊登了一项由华盛顿大学与艾伦人工智能研究所主导研发的科研成果——OpenScholar。这是全球首个专为科学研究设计的、全开源的检 索增强生成（RAG）语言模型。它不仅能精准检索、拒绝幻觉，更能生成高质量的引用式回答。 OpenScholar 的引文准确率与人类专家相当，虽然仍需进一步优化，但该工具有望帮助科学家处理复杂且日益繁重的科学文献综述任务。 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-10072-4 尽管大语言模型（LLM）在许多领域表现出色，但在科研辅助任务中仍面临严峻挑战：随着科学文献总量的快速增长，模型难以跟上最新进展，且常伴 随严重的"幻觉"现象。实验数据显示，GPT-4o 在引用科学文献时，产生错误引用的比例高达 78% 至 90%。 OpenScholar 通过整合 4500 万篇开放获取论文和独特的自反馈机制，实现了精准的文献检索与准确的引用生成，有效解决了现有模型在科学知识合成中的 准确性与可信度问题。 首个全开源的科学文献综述AI系统 OpenScholar 是一个专门为科学研究任务设计的检索增强语言模型。它 ...

团队总结道，以上结果和引文幻觉大幅下降证明了"OpenScholar"有望支持和推动进一步研究工作。但 他们指出，该系统仍有局限性并强调基于语言模型的系统无法使科学文献综述完全自动化。他们向学界 同时开放"ScholarQABench"和"OpenScholar"，以鼓励进一步研究和优化。 【总编辑圈点】 科研人员每天寻找有用的论文，相当于在信息的"海洋"里捞"珍珠"。但现在海水暴涨，真正有用之物和 以假乱真之物一起浮上了水面。以前大家用的是通用的"万能捞网"，比如GPT。但它的网眼太大，捞上 来的有可能是"塑料珠子"，也就是假的或错误的引文，需花大量时间去挑，还可能会被误导。本文中 的"OpenScholar"，是一个专门为这片科学海洋设计的网。它不追求万能，而追求可靠，而且所有科学 家都能一起改进这个工具，让它更准确。这有望把科研人员从繁琐、易错的文献苦海中部分解放出来， 让他们能把宝贵精力用在真正的思考和发现上。这正是科学工具走向可信化的重要一步。 《自然》4日报道了一个开源语言模型"OpenScholar"，其在准确进行文献综述方面可超越商用大语言模 型。比如，在该研究开展的实验中，GPT4o会在78 ...