יום שישי, 9 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

תיחום מודלי שפה גדולים עלול לפגוע באיתור כתיבה מדעית

Large Language Model Turnover Undermines Screening for Artificial Intelligence-Assisted Scientific Writing
חוקרים בדקו כיצד מודלי שפה גדולים משפיעים על איתור כתיבה מדעית מלאכותית. הם מצאו כי החלפת גרסאות מודלים יכולה לפגוע ביכולת לאתר טקסטים שנכתבו בעזרת מודלים אלו. המחקר מעלה חששות לגבי יעילות הכלים לאיתור כתיבה מדעית.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.11599v1 Announce Type: cross 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 ver
קרא במקור המקורי