據(jù)Nature最新報(bào)道,2024年在PubMed發(fā)表的150萬篇生物醫(yī)學(xué)研究摘要中,約14%的論文含有LLM(大型語言模型)特征詞,平均每7篇論文中就有1篇使用了ChatGPT等LLM工具。這些特征詞多為風(fēng)格性動(dòng)詞和形容詞,如“unparalleled”、“invaluable”、“heighten”等,雖不影響內(nèi)容但暴露了AI寫作痕跡。研究發(fā)現(xiàn),LLM在不同學(xué)科、地域和期刊中的使用比例存在差異,如計(jì)算領(lǐng)域和生物信息學(xué)中約20%的研究依賴LLM,非英語國家如中國、韓國的LLM使用率可達(dá)15%,而開放獲取期刊如MDPI旗下的《Sensors》LLM使用率高達(dá)24%。盡管部分作者開始引導(dǎo)LLM規(guī)避明顯痕跡,但LLM在學(xué)術(shù)寫作中的影響力仍在不斷增長,其使用邊界和規(guī)范亟待進(jìn)一步探討。
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讓人淪陷的口碑好書,《重生之相府嫡女絕天下》強(qiáng)勢(shì)來襲,驚艷!《重生之相府嫡女絕天下》 作者:莫筱筱內(nèi)容簡介:上一世,她深愛的太子將她利用殆盡,她信任的庶姐將她送入黃泉,心盲眼瞎,善惡不辨,最后趕來救她之人竟是她一直背叛算計(jì)的攝政王,最后也慘遭萬箭穿心之痛,死在她面前|。重活一世,她是什么——。
第一本:重生之相府嫡女絕天下》作者:莫筱筱簡介:《重生之相府嫡女絕天下》前世被摯愛至親所傷,重生后成功逆襲!重活一世,她先打庶姐的臉,再端了太子的位……等等,太子怎么下臺(tái)了?江北寧怒:“姑奶奶仇還沒報(bào),誰干的!”入坑指南:一樣清俊的面龐,波瀾不驚的黑眸,江北寧只看了他一眼,手就忍說完了。
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經(jīng)歷了前世的一遭,江北寧深知皇后對(duì)自己好無非是因?yàn)樽约菏窍喔张捅晨恐庾娴木壒??;屎罄睂幍轿髋w坐下,看樣子是終于要說正事了,江北寧連忙趁機(jī)切入主題?!俺寂藖硎怯惺虑蠡屎竽锬?,求皇后娘娘下旨,封家姐為太子妃?!被屎筘Q起娥眉,半晌才震驚的站起身|_?!氨緦m以為你是個(gè)聰明的,能懂本宮希望你能滿意-——。
第一本:《重生之相府嫡女絕天下》作者:莫筱筱簡介:(古代言情:重活一世,她先打庶姐的臉,再端了太子的位……)上一世,她深愛的太子將她利用殆盡,她信任的庶姐將她送入黃泉心盲眼瞎,善惡不辨,最后趕來救她之人竟是她一直背叛算計(jì)的攝政王,最后也慘遭萬箭穿心之痛,死在她面前-。重活一世,她先打有幫助請(qǐng)點(diǎn)贊|。
《重生之相府嫡女》邪王毒性發(fā)作,意外撞到相府嫡女,大轎迎娶!
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