כתבה
arXiv cs.CL ·
פרטיות תכנות: תפקיד המודלים הגדולים בכתיבה מדעית
Large Language Model Turnover Undermines Screening for Artificial Intelligence-Assisted Scientific Writing
מודלי שפה גדולים פוגעים במערכת הסריקה לכתיבה מדעית עם עזרת AI. חוקרים חקרו את השפעת המודלים הגדולים על סריקת כתבי עת. הם גילו שמודלים חדשים יכולים להפיל סריקה שנועדה לזהות כתיבה של LLMs. חברות כמו Gemini ו-GPT-5 נזכרות במאמר.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.11599v1 Announce Type: new Abstract: Journals and conferences have begun to screen submitted manuscripts for text written using large language models (LLMs). The reliability of this screening rests on benchmark evaluations against a fixed set of LLM versions, while the versions in actual use keep changing. Here we quantify how this LLM turnover affects the screening of scientific manuscripts. We paired 4,000 pre-ChatGPT abstracts from the Proceedings of the National Academy of Sciences with their rewrites by 23 LLM versions from three vendors, released between June 2023 and August 2026. We then trained detectors under maintenance scenarios ranging from a detector retrained on every new version to one trained once and never updated. Detectors trained only on a vendor's past versi
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית