通过对 950,965 篇论文进行大规模分析，我们发现大型语言模型在学术写作中的使用不断增加，尤其在计算机科学论文中增长最快（最高达 17.5%），而数学论文和 Nature 期刊的修改程度相对较低（最高达 6.3%）。此外，我们的研究发现，更多使用大型语言模型的论文往往由经常发布预印本的第一作者、研究领域较为拥挤的论文以及长度较短的论文撰写而成。这些结果表明大型语言模型在科学写作中被广泛应用。

Apr, 2024

通过对多个 LLM 模型的研究，本文不仅提供了全面的概述，还明确了现有挑战，并指出了未来的研究方向。该综述提供了关于生成型人工智能的当前状态的全面观点，为进一步的探索、增强和创新提供了启示。

Mar, 2024

利用自动检测器识别大型语言模型辅助写作的研究，发现目前的四种先进的自动生成文本检测器性能不佳，提出专门针对大型语言模型辅助写作检测的专用检测器的发展是必要的。这样的检测器可以在科学交流中促进对大型语言模型参与的真实认可，并解决目前对认可实践的挑战。

Jan, 2024

本研究采用了学生至上的方法，通过学生调查和访谈以全面了解计算机科学本科生如何使用 ChatGPT，这是由 OpenAI 发布的一种流行的大型语言模型。研究发现，大多数学生对 ChatGPT 在课程相关任务中的辅助性态度积极，但也发现了在学生中长期接纳 ChatGPT 所面临的各种挑战，这些发现具有更广泛的意义，并可适用于其他大型语言模型及其在计算机教育中的作用。

Nov, 2023

经过调查，发现大型语言模型（LLMs）在金融行业消费者投诉中的使用与获取理想结果的可能性及语言特征改善相关，进一步实验证明了 LLM 在人类沟通中提升信息说服力的能力，并凸显了 LLM 在人类沟通中的转变潜力。

Nov, 2023

本文提供一个关于使用大型语言模型（LLMs）处理自然语言处理（NLP）下游任务的全面指南，讨论了模型、数据和下游任务等方面的关键问题。同时提供了大量使用案例和非使用案例，以便于实现这些模型在各种 NLP 任务中的成功应用。

Apr, 2023

通过对 24 名职业软件工程师使用 ChatGPT 一周期间的对话和整体体验进行定性分析，发现他们更多地使用 ChatGPT 获取解决任务的指导或对抽象主题的学习，并提出了一个理论框架，指导今后关于职业软件工程师使用 LLM 的学术讨论和设计未来经验性研究。

Apr, 2024

通过对 ChatGPT 用于学术写作时所使用的词进行提取，以及在 100 万篇天文学文章中搜索这些词，研究评估了这些模型在天文学论文写作中的广泛应用，并提出建议，鼓励组织、出版商和研究人员共同制定伦理和实用指南，以最大程度地发挥这些系统的优势并保持科学严谨。

Jun, 2024

评估使用语言模型生成的文本的词汇丰富性及其与模型参数的相关性。

Feb, 2024

本文研究大型语言模型（LLMs）对人工智能研究的影响。通过以 GPT3.5 / ChatGPT3.4 和 ChatGPT 4 为例，我们展示这些模型具有什么样的功能，并且这些模型令人们瞩目的领域覆盖速度证明了这个趋势正在逐渐变成实现通用智能的强劲迹象。这些模型的创新也将随着这些人工智能系统的成熟而扩大，并将展示出在我们社会的多个方面具有重要影响的不可预见的应用。

May, 2023