打破学术付费墙或能显著提升LLM科研能力
Afinetheorem · x · 2026-08-18
推文探讨了学术期刊付费墙对大模型发展的潜在限制。观点认为，如果大量知识不被昂贵的付费文章所阻隔，LLM 在各类科学和学术领域的表现可能会大幅提升。即使在训练阶段达成了数据协议，推理阶段能够直接解析学术文献也将带来巨大的性能差异。
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