模型退役威胁生物医学AI研究可复现性
原文标题：Model Retirement Creates Reproducibility Risk in Biomedical AI Publications
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研究分析2022至2026年生物医学文献，发现42%的论文使用的大语言模型在发表时已退役或将在两年内退役，中位间隔仅538天。商业闭源模型的频繁弃用导致大量研究面临计算不可复现风险，呼吁将模型弃用视为核心报告和保存问题。
- 问题
- 商业LLM频繁退役威胁生物医学研究可复现性。
- 方法
- 检索2022至2026年PubMed文献，提取模型名并匹配生命周期数据。
- 结果
- 42%论文涉及已退役或两年内将退役模型，发表到退役中位间隔538天。
- 影响
- 闭源模型弃用使大量研究计算不可复现，需将退役视为报告与保存核心问题。
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2022至2026年生物医学文献中42%论文所用LLM已退役或两年内退役，中位间隔仅538天。
- •研究检索PubMed 2022年至2026年3月应用特定LLM的原创研究，从61077篇摘要中提取模型名
- •限定50个最常用模型后，识别出8931条论文-模型提及，覆盖5242篇独立论文
- •77.7%的提及引用商业闭源模型
- •42%涉及发表时已退役或两年内将退役的模型，发表到退役中位间隔538天
为什么重要：闭源模型频繁弃用使大量生物医学研究面临计算不可复现，模型退役应被视为核心报告与保存问题。
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