NeFut Logo NeFut
EN 管理员登录

[AI学术] 模型退役导致生物医学 AI 论文可重复性风险

发布于:2026-09-07 22:00 最后更新:2026-09-08 00:37
#AI #Machine Learning #LLM

背景 大型语言模型在生物医学研究中快速被采用,但商业服务的模型退役计划会影响可重复性。

方法 我们检索 PubMed 中 2022‑2026 年的原始研究,筛选使用特定 LLM 的文章。抽取代理从 61,077 篇摘要中识别模型名称,人工复核抽取准确性,并将名称标准化。对使用频率最高的 50 种模型收集发布、退役日期及状态。

结果 在 5,242 篇唯一出版物中共出现 8,931 次模型提及,限制在前 50 种模型后。提及中 77.7% 为商业闭源模型。整体有 42% 的研究使用的模型在正式出版时已被退役或将在两年内退役。出版到模型退役的中位间隔为 538 天。

结论 大量使用 LLM 的生物医学论文在发表后面临计算不可复现的风险,模型退役应作为报告和保存的核心议题。

点评

原文链接: https://arxiv.org/abs/2609.04699

[h] 返回首页