Together AI

To Err Is Human: Systematic Quantification of Errors in Published AI Papers via LLM Analysis

出错是人之常情：通过LLM分析系统性量化已发表AI论文中的错误

Federico Bianchi, Yongchan Kwon, Zachary Izzo, Linjun Zhang, James Zou

机构 * Together AI ； NEC Labs America（NEC美国实验室） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 通过LLM分析发现已发表AI论文中存在大量客观错误，错误数量随时间增加，AI检查器能有效识别并纠正大部分错误，提升文献的准确性和可重复性。