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学术写作通常需要花费大量精力查询文献引用，而以ChatGPT、GPT-4等为代表的通用大语言模型（LLM）虽然能够生成流畅文本，但经常出现“引用幻觉”（Citation Hallucination），即模型凭空捏造文献引用。这种现象严重影响了学术论文的可信度与专业性。
自己「打脸」自己？
两家期刊实验表明，250美元报酬，能加快评审速度而不降低质量。但专家警告，现金激励可能悄然改变科研生态，这将为学术评审带来新生，还是埋下隐患？
AI写的论文已经在ICLR的研讨会上通过了同行评审，还是一口气中就中了两篇。
当知识生产开始麦当劳化
2024年12月4日，两位共同组织了“2024BRAIN NeuroAI Workshop”研讨会，探讨了NeuroAI如何整合到BRAIN计划中并帮助理解和治愈人类脑疾病。请问是什么契机促使两位聚集一起开展NeuroAI这项研究的？
导师认为，他无需使用AI也能通过考试。
虽然大模型取得突破性进展，但其在多语言场景下仍具有局限性，存在很大的改善空间。
Nature子刊近日发布了一项研究，针对学术写作中大模型的使用。他们发现，那些了解LLM以及大模型相关技术的受访者有更多的发表文章数量。
2024年11月15日，加州理工学院生物学和生物工程系的Jieyu Zheng和Markus Meister发表了一篇震撼学界的论文《The Unbearable Slowness of Being: Why do we live at 10 bit/s?》[1]。这项研究揭示了一个令人不安的事实：人类大脑每秒仅能处理大约10比特信息。