关于阿里合伙人对钉钉团队管理回文中一句话,我终于无法正确理解,你是怎么看这句话的?? 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
和AI一起搓了一个在语境中学习英文的浏览器插件LexiScope,帮助自己阅读和理解英文,顺便上架了Chrome Extension Store 和Edge Extension Store. 通过这个插件的上架,我发现AI时代好多东西都可以根据自己的需求量身定制,重要的是你如何描述清楚自己的需求。另外,每个功能以肉眼可见的速度得到实现所带来的正反馈也是中巨大的心理满足。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
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IT之家 5 月 26 日消息,一项针对 250 万篇生物医学论文的核查显示,同行评审研究中的虚假参考文献已演变为系统性问题。2023 年至今,虚假参考文献的出现率飙升至原先的十二倍以上。 哥伦比亚大学及多家机构的研究团队在《柳叶刀》期刊上发布了迄今为止规模最大的生物医学论文引文分析报告。该研究由马克西姆・托帕兹牵头,检索了公共文献库 PubMed Central 中,2023 年 1 月至 2026 年 2 月期间发表的 247 万篇论文。 据IT之家了解,研究人员共核查 9710 万条参考文献,其中 4046 条被判定为伪造,分布在 2810 篇论文中。判定标准为:若参考文献标注的标题,无法在 PubMed、Crossref、OpenAlex、谷歌学术这四大主流数据库中检索到,即认定为伪造文献。 数据变化趋势十分明显。2023 年全年,虚假参考文献的比例基本稳定,每万篇论文中约出现 4 条伪造文献。2024 年年中起,该数值快速攀升:2025 年底升至每万篇 51.3 条,2026 年前七周进一步达到每万篇 56.9 条,相较 2023 年基准值增长超十二倍。 研究团队认为,这一现象与 2022 年末开始普及的 ChatGPT 等大语言模型存在明显关联。由于论文从投稿到发表通常需要 100 至 200 天,人工智能生成内容直到 2024 年年中才开始在 PubMed Central 中大量出现。不过研究人员并未排除其他诱因,包括代写论文产业泛滥、文献索引规则变动等。 这类虚假参考文献隐蔽性极强:内容贴合论文主题、格式规范、署名真实研究者,发表年份也看似合理。在一篇泌尿外科学论文里,抽检的 30 条参考文献中有 18 条为伪造,且全部精准对应细分的外科研究方向。 研究还发现了代写团伙批量操作的痕迹:同一外科期刊的 11 篇论文中出现两名相同作者,涉及 CRISPR 诊断、肠道微生物组等领域,累计存在 15 条虚假参考文献。 本次核查发现,98.4% 问题论文的出版商尚未作出任何处理。综述类论文受影响最为严重,其参考文献伪造率比其他类型论文高出 57%。研究人员表示,这一情况令人担忧, 综述文章往往是临床诊疗指南的制定依据 。一旦指南引用了含虚假参考文献的论文,诊疗决策背后的整套证据链都会受到破坏。 目前科研界虽已开始应对,但举措参差不齐。预印本平台 arXiv 加大了对稿件中大语言模型生成不实内容(包括虚构文献)的惩处力度,违规作者将被禁发一年。而针对 2025 年神经信息处理系统大会(NeurIPS)录用论文的分析显示,即便是顶尖人工智能学术会议,也难以有效甄别伪造引文。 开源自动引文核查系统 CiteAudit 是目前可行的应对手段之一,但相关测试也暴露出,商用大语言模型很难识别自身生成的虚假参考文献问题。 研究团队提出四项改进建议:同行评审前开展自动化参考文献核验、在论文数据库中增设科研诚信元数据、对已发表论文开展回溯筛查,以及在科研诚信数据库中单独设立“虚假参考文献”分类。本次研究过程中,研究人员也使用了 Claude 模型进行代码编写与语法校对。
为啥这两天 codex 中使用 gpt5.5 xhigh 感觉这么蠢。同一个山下文中已经沟通过的逻辑错误还是会犯。
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